एआई मॉडल और प्लेटफ़ॉर्म
डेटागेन के अध्ययन से पता चलता है कि सिंथेटिक डेटा को व्यापक रूप से अपनाया जा रहा है
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डेटागेन द्वारा आयोजित एक नए अध्ययन में, जो सिंथेटिक डेटा जनरेशन में एक नेता है, कंप्यूटर विजन (सीवी) क्षेत्र में सिंथेटिक डेटा का उपयोग करके कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) अनुप्रयोगों को आगे बढ़ाने के लिए कई नए निष्कर्ष मिले।
वेकफील्ड रिसर्च द्वारा आयोजित यह नया अध्ययन, जिसने कंप्यूटर विजन क्षेत्र में प्रशिक्षण डेटा का अन्वेषण किया, “सिंथेटिक डेटा: प्रोडक्शन – रेडी एआई की कुंजी” शीर्षक से था। इसमें 300 विभिन्न उद्योगों से 300 विशिष्ट संगठनों के 300 सीवी पेशेवरों को शामिल किया गया था।
सिंथेटिक डेटा के आसपास एकत्रित होना
अध्ययन के एक प्रमुख निष्कर्ष यह था कि क्षेत्र सिंथेटिक डेटा के आसपास एकत्रित हो रहा है, जिससे परियोजना में देरी और रद्दीकरण जैसी समस्याओं का समाधान हो रहा है।
अध्ययन का एक अन्य महत्वपूर्ण बिंदु यह था कि प्रशिक्षण डेटा कंप्यूटर विजन पेशेवरों के लिए जटिलताओं का एक स्रोत बन गया है, जिससे कंपनी की सीवी में प्रगति धीमी हो रही है।
सबसे आम समस्याओं में शामिल थे: प्रणाली को पुन: प्रशिक्षित करने के लिए बर्बाद किया गया समय और/या संसाधन; गुणवत्ता मुद्दों के परिणामस्वरूप खराब एनोटेशन; इच्छित अनुप्रयोग के डोमेन का खराब डेटा कवरेज; और पर्याप्त मात्रा में डेटा की कमी।
इस तरह की समस्याएं परियोजना की प्रगति को बाधित करती हैं, और उन्होंने अधिकांश सीवी टीमों को परियोजनाओं में महत्वपूर्ण देरी और रद्दीकरण का अनुभव कराया है। सर्वेक्षण के अनुसार, 99% उत्तरदाताओं ने परियोजना रद्दीकरण का अनुभव किया है, 80% ने कम से कम 3 महीने तक चलने वाली परियोजना देरी का अनुभव किया है, और 33% ने 7 महीने या अधिक तक चलने वाली परियोजना देरी का अनुभव किया है।
व्यापक रुचि और अपनाना
अध्ययन में यह भी पाया गया कि सिंथेटिक डेटा में व्यापक रुचि के कई रुझान हैं। विशेष रूप से, 96% कंप्यूटर विजन टीमों ने बताया कि वे पहले से ही कंप्यूटर विजन मॉडल के प्रशिक्षण और परीक्षण में इसका उपयोग कर रहे हैं।
डेटागेन ने संगठनों से यह भी पूछा कि सिंथेटिक डेटा का उपयोग करने के पीछे उनका प्राथमिक प्रेरक क्या था, और टीमों ने बताया कि यह परीक्षण, प्रशिक्षण और एज-केस को संबोधित करने के लिए था।
सिंथेटिक डेटा के लाभों के बारे में, उत्तरदाताओं ने कहा कि सबसे प्रमुख लाभ समय-समय पर उत्पादन में कमी, गोपनीयता चिंताओं का उन्मूलन, पूर्वाग्रह में कमी, कम एनोटेशन और लेबलिंग त्रुटियां, और पूर्वानुमान मॉडलिंग में सुधार थे।
ओफिर चाकोन डेटागेन के संस्थापक और सीईओ हैं।
“सिंथेटिक डेटा डेटा का भविष्य है। यह हमारे एआई सिस्टम को आवश्यक डेटा को नियंत्रित और उपभोग करने का एक नया तरीका है,” चाकोन ने कहा। “जैसे-जैसे सिमुलेशन समय के साथ बेहतर होता जाता है, इसके सभी लाभों के साथ, यह श्रम-सघन मैनुअल डेटा संग्रह की जगह ले लेगा जो अब दुनिया के विकास की गति पर स्केल नहीं कर रहा है।”
आप डेटागेन की पूरी रिपोर्ट यहां पढ़ सकते हैं।
