सिंथेटिक डेटा[संपादित करें]

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में, डेटा राजा है। इसकी प्रचुरता और गुणस्तर एल्गोरिदम की प्रभावकारिता तय करते हैं, जो अनगिनत उद्योगों में नवाचार और प्रगति को संजीवनी देते हैं। लेकिन वास्तविक दुनिया के डेटा प्राप्त करना अक्सर कठिनाईयों का सामना करता है: गोपनीयता समस्याएं, नैतिक मामले, लागत, और कमी। यहां आता है सिंथेटिक डेटा, एक ए.आई. दृष्टिकोण में एक गेम-चेंजर, जिसमें डेटा-संचार के प्रयासों को क्रांति करने की संभावना है।

कल्पना करें एक ऐसी दुनिया जहां ए.आई. मॉडल्स को वास्तविक, अनुकृत डेटा सेट्स पर प्रशिक्षित किया जा सकता है, जिससे गोपनीयता की चिंता और नैतिक संदेह समाप्त हो जाएं। यह सिंथेटिक डेटा का वादा है: आर्थिक लेन-देन से लेकर स्वास्थ्य रिकॉर्ड तक, सिंथेटिक डेटा विभिन्न कठिनाईयों को प्रतिनिधित्व कर सकता है, सुरक्षित और नैतिक मॉडल विकास की संभावना प्रदान करता है।

इतिहास[संपादित करें]

भौतिक प्रणालियों का वैज्ञानिक मॉडलिंग, जो सिमुलेशन चलाने की अनुमति देता है जिसमें कोई उन डेटा बिंदुओं का अनुमान/गणना/उत्पन्न कर सकता है जो वास्तविक वास्तविकता में नहीं देखे गए हैं, का एक लंबा इतिहास है जो भौतिकी के इतिहास के साथ-साथ चलता है। उदाहरण के लिए, ऑडियो और आवाज के संश्लेषण पर शोध का पता 1930 और उससे पहले लगाया जा सकता है, जो उदाहरण के विकास से आगे बढ़ा। टेलीफोन और ऑडियो रिकॉर्डिंग। डिजिटलीकरण ने 1970 के दशक के बाद से सॉफ्टवेयर सिंथेसाइज़र को जन्म दिया।

गोपनीयता-संरक्षण सांख्यिकीय विश्लेषण के संदर्भ में, 1993 में, मूल पूर्ण सिंथेटिक डेटा का विचार रुबिन द्वारा बनाया गया था। रुबिन ने मूल रूप से संक्षिप्त रूप वाले घरों के लिए दशकीय जनगणना के दीर्घकालिक प्रतिक्रियाओं को संश्लेषित करने के लिए इसे डिज़ाइन किया था। फिर उन्होंने ऐसे नमूने जारी किए जिनमें कोई वास्तविक दीर्घकालिक रिकॉर्ड शामिल नहीं था - इसमें उन्होंने घर की गुमनामी बरकरार रखी। उस वर्ष बाद में, मूल आंशिक रूप से सिंथेटिक डेटा का विचार लिटिल द्वारा बनाया गया था। सार्वजनिक उपयोग फ़ाइल पर संवेदनशील मूल्यों को संश्लेषित करने के लिए इस विचार का बहुत कम उपयोग किया गया।

1994 में, फीनबर्ग महत्वपूर्ण शोधन के विचार के साथ आए, जिसमें उन्होंने नमूनाकरण करने के लिए एक पैरामीट्रिक पोस्टीरियर प्रेडिक्टिव डिस्ट्रीब्यूशन (बेयस बूटस्ट्रैप के बजाय) का उपयोग किया। बाद में, सिंथेटिक डेटा पीढ़ी के विकास में अन्य महत्वपूर्ण योगदानकर्ता त्रिवेल्लोर रघुनाथन, जेरी रेइटर, डोनाल्ड रुबिन, जॉन एम. अबॉड और जिम वुडकॉक थे। सामूहिक रूप से वे एक समाधान लेकर आए कि लापता डेटा के साथ आंशिक रूप से सिंथेटिक डेटा का इलाज कैसे किया जाए। इसी तरह वे अनुक्रमिक प्रतिगमन बहुभिन्नरूपी प्रतिरूपण की तकनीक लेकर आए।

इसे कैसे बनाया जाता है?[संपादित करें]

सिंथेटिक डेटा बनाने में विभिन्न तकनीकों का सहयोग होता है, जो प्रतिदत्त्वविशिष्ट डेटा प्रकारों के लिए अनुकूलित हैं। यहां कुछ कुंजीय दृष्टिकोण हैं:

उत्पन्न मॉडल्स: ये शक्तिशाली एल्गोरिदम गहरे अध्ययन का उपयोग करते हैं ताकि वे वास्तविक डेटा के पैटर्न और वितरण को सीख सकें। फिर वे नए डेटा बिंदुओं को उत्पन्न करते हैं जो मूल सेट की सांख्यिकीय रूप से समान होते हैं, गोपनीयता और गोपनीयता को संरक्षित रखते हैं।
सांख्यिकी विधियाँ: सैम्पलिंग और इम्प्युटेशन जैसी पारंपरिक सांख्यिकी तकनीकें इस्तेमाल की जा सकती हैं ताकि विशिष्ट सांख्यिकी गुण वाला सिंथेटिक डेटा बनाया जा सके।
ज्ञान-आधारित मॉडेलिंग: इस तकनीक में डोमेन विशेषज्ञता और तार्किक नियमों का सहारा लिया जाता है, जो इस तकनीक के माध्यम से स्वास्थ्य या वित्त जैसे जटिल क्षेत्रों के लिए सिंथेटिक डेटा उत्पन्न करने के लिए योजना बनाता है।

लाभ उधारण:[संपादित करें]

सिंथेटिक डेटा के लाभ अनगिनत और दूरतक हैं:

गोपनीयता सुरक्षा: स्वास्थ्य या वित्त जैसे क्षेत्रों में, जहां डेटा अनमाइनाइजेशन पर्याप्त नहीं हो सकती, सिंथेटिक डेटा ए.आई. मॉडल्स को शिक्षित करने का एक विश्वसनीय तरीका प्रदान करता है बिना संवेदनशील जानकारी को कष्ट किए।
डेटा लोकतंत्र: सिंथेटिक डेटा वास्तविक दुनिया के डेटा की कमी की सीमा को खत्म करता है, विभिन्न और नवाचारी ए.आई. अनुप्रयोगों के लिए मार्ग बनाता है।
बढ़ी हुई कुशलता: सिंथेटिक डेटा का उत्पन्न और उस पर आंकलन करना अक्सर वास्तविक डेटा प्राप्त करने और प्रसंस्करण करने से तेज़ और कम खर्ची होता है, विकास प्रक्रिया को तेजी से बढ़ाता है।
मॉडल मजबूती में सुधार: सिंथेटिक डेटा विभिन्न और सीमा के मामलों का निर्माण करने की अनुमति देता है, जिससे ए.आई. मॉडल्स प्रतिरूप रूप से पक्षपातमुक्त बनते हैं और वास्तविक दुनिया के परिस्थितियों के लिए बेहतर तैयार हो जाते हैं।

वास्तविक दुनिया में प्रभाव:[संपादित करें]

सिंथेटिक डेटा पहले ही विभिन्न क्षेत्रों में धूमधाम मचा रहा है:

स्वास्थ्य सेवाएं: सिंथेटिक रोगी रिकॉर्ड उत्पन्न करने से रिसर्च और मेडिकल एल्गोरिदम के विकास में योगदान किया जा सकता है बिना रोगी गोपनीयता का उल्लंघन किए।
वित्तीय सेवाएं: बैंक और वित्तीय संस्थान सिंथेटिक वित्तीय लेन-देन का उपयोग करके आपातकालीन पहचान और क्रेडिट जोखिम मूल्यांकन के लिए ए.आई. मॉडल्स को प्रशिक्षित कर सकते हैं।
ऑटोमोटिव: सिंथेटिक ड्राइविंग स्थितियों का उपयोग स्वयं-चलन कार एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है, सुरक्षा और विश्वसनीयता में सुधार करते हुए।
खुदरा: सिंथेटिक ग्राहक प्रोफ़ाइल का उपयोग करके व्यक्तिगत सिफारिशें और लक्षित विपणी प्रचार अभियांत्रित की जा सकती हैं।

शोर के पार:[संपादित करें]

किसी भी उभयान्तर प्रौद्योगिकी की तरह, सिंथेटिक डेटा के सामने चुनौतियाँ हैं। डेटा विश्वस्तता और मॉडल विश्वास को सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है। इसके अलावा, उत्पन्न करने के लिए प्रयुक्त मौजूदा एल्गोरिदम से संभावित पक्षप्रद्रष्टि का सामना करना अनिवार्य है। सतत अनुसंधान और विकास जिम्मेदार उपयोग के लिए नैतिक मार्गरेखाएँ स्थापित करने में महत्वपूर्ण हैं।

नकलों का भविष्य:[संपादित करें]

चुनौतियों के बावजूद, सिंथेटिक डेटा का भविष्य उज्ज्वल है। मशीन लर्निंग और सांख्यिकी विधियों में प्रगति और और वास्तविक और बहुपरकारी डेटा सेट्स की ओर ले जाएगी। जिम्मेदार विकास और अनुमोदन के साथ, सिंथेटिक डेटा के पोषण से ए.आई. को लोकतंत्र, उद्योगों में नवाचार को प्रोत्साहित करने, और अनगिनत क्षेत्रों में नैतिक और गोपनीयता-संरक्षित प्रगति की तालाबंदीयों को खोलने की संभावना है। जब हम डिजिटल युग की गहराईयों में बढ़ते हैं, सिंथेटिक डेटा शायद केवल प्रतिरूप नहीं होंगे; वे जिम्मेदार और परिवर्तनात्मक ए.आई. प्रगति के शिल्पकला बन सकते हैं।

सन्दर्भ:[संपादित करें]

Towards Data Science: : https://towardsdatascience.com/
Synthetic Data Institute: https://iclr.cc/virtual/2021/workshop/2125
MIT Technology Review: https://www.technologyreview.com/
Nature Machine Intelligence: https://www.nature.com/natmachintell/
Proceedings of the ACM on Measurement and Analysis of Computing Systems (SIGMETRICS): https://dl.acm.org/journal/pomacs