Daneyên sentetîk çi ye?

Daneyên sentetîk çi ye?

Daneyên sentetîk di warê zanistiya daneyê de meylek zû berfireh û amûrek derdikeve holê ye. Daneyên sentetîk bi rastî çi ye? Bersiva kurt ev e ku daneyên sentetîk ji wan pêk tê daneyên ku ne li ser hîç diyardeyek an bûyerên cîhana rastîn in, belkî ew bi bernameyek komputerê ve hatî çêkirin. Lêbelê çima daneyên sentetîk ji bo zanistiya daneyê ew qas girîng dibe? Daneyên sentetîk çawa têne afirandin? Werin em bersivên van pirsan bikolin.

Daneyên sentetîk çi ye?

Wekî ku têgîna "sentetîkî" destnîşan dike, daneyên sentetîk bi navgîniya bernameyên komputerê têne hilberandin, li şûna ku bi belgekirina bûyerên cîhana rastîn werin çêkirin. Armanca bingehîn a danûstendinek sentetîk ew e ku piralî û bi hêz be ku ji bo perwerdehiya modelên fêrbûna makîneyê kêrhatî be.

Ji bo ku ji bo dabeşkerek fêrbûna makîneyê, daneyên sentetîk bikêr be divê hin taybetmendiyên xwe hebin. Digel ku dane dikarin kategorîk, binary, an hejmarî bin, divê dirêjahiya databasê keyfî be û dane bi korfelaqî bêne çêkirin. Pêvajoyên rasthatî yên ku ji bo hilberîna daneyan têne bikar anîn divê bêne kontrol kirin û li ser bingeha dabeşên statîstîkî yên cihêreng bin. Dibe ku dengek rasthatî jî di danehevê de were danîn.

Ger daneyên sentetîk ji bo algorîtmayek dabeşkirinê tê bikar anîn, divê mîqdara veqetandina polê were veqetandin, da ku pirsgirêka dabeşkirinê li gorî hewcedariyên pirsgirêkê hêsantir an dijwartir bibe. Di vê navberê de, ji bo peywirek paşvekêşanê, pêvajoyên hilberîner ên ne-xêz dikarin werin bikar anîn da ku daneyan çêbikin.

Çima Daneyên Sentetîk bikar bînin?

Her ku çarçoveyên fêrbûna makîneyê yên mîna TensorfFlow û PyTorch hêsantir dibin û modelên pêş-dîzaynkirî yên ji bo dîtina komputerê û pêvajokirina zimanê xwezayî berbelavtir û bi hêztir dibin, pirsgirêka bingehîn a ku divê zanyarên daneyê pê re rû bi rû bimînin komkirin û birêvebirina daneyan e. Pargîdanî bi gelemperî di bidestxistina mîqdarek mezin a daneyan de zehmetî dikişînin da ku modelek rast di nav demek diyarkirî de perwerde bikin. Daneyên nîşankirina destan ji bo bidestxistina daneyan rêyek biha, hêdî ye. Lêbelê, hilberandin û karanîna daneyên sentetîk dikare ji zanyar û pargîdaniyên daneyê re bibe alîkar ku van astengan derbas bikin û modelên fêrbûna makîneya pêbawer bi şêwazek zûtir pêşve bibin.

Gelek avantajên bikaranîna daneyên sentetîk hene. Awayê herî eşkere ku karanîna daneyên sentetîk ji zanista daneyê sûd werdigire ev e ku ew hewcedariya girtina daneyan ji bûyerên cîhana rastîn kêm dike, û ji ber vê yekê ew gengaz dibe ku daneyan biafirîne û danûstendinek pir zûtir ji danûstendinek ku bi ve girêdayî ye were çêkirin. bûyerên cîhana rastîn. Ev tê wê wateyê ku cildên mezin ên daneyê dikarin di demek kurt de werin hilberandin. Ev bi taybetî ji bo bûyerên ku kêm diqewimin rast e, wekî ku bûyerek kêm kêm li çolê diqewime, bêtir dane dikarin ji hin nimûneyên daneya rastîn werin tinaz kirin. Ji xeynî wê, data dikare bixweber wekî ku têne hilberandin were binav kirin, bi giranî wextê ku ji bo nîşankirina daneyan hewce dike kêm dike.

Daneyên sentetîk di heman demê de dikare ji bo bidestxistina daneyên perwerdehiyê ji bo dozên qeraxê jî bikêr be, ku ev mînakên ku dibe ku kêm caran çêbibin lê ji bo serkeftina AI-ya we krîtîk in. Bûyerên Edge bûyerên ku pir dişibin armanca bingehîn a AI-yê lê bi awayên girîng cûda dibin. Mînakî, tiştên ku tenê bi qismî li ber çavan in, dema ku dabeşkerek wêneyê sêwiran dikin, dikarin rewşên qerax bêne hesibandin.

Di dawiyê de, daneyên sentetîk dikare fikarên nepenîtiyê kêm bike. Hewldanên nenaskirina daneyan dibe ku bêbandor bin, ji ber ku her çend guhêrbarên hesas/naskirî ji berhevokê werin rakirin jî, guhêrbarên din dema ku têne berhev kirin dikarin wekî nasname tevbigerin. Ev ne pirsgirêkek daneyên sentetîk e, ji ber ku ew di rêza yekem de tu carî li ser kesek rastîn, an bûyerek rastîn nehate bingeh kirin.

Dozên ji bo Daneyên Sentetîk bikar tîne

Daneyên sentetîk cûrbecûr hene uses, ji ber ku ew dikare li ser her peywira fêrbûna makîneyê were sepandin. Dozên karanîna hevpar ji bo daneyên sentetîk wesayîtên xwe-ajotinê, ewlehî, robotîk, parastina xapandinê, û lênihêrîna tenduristiyê vedigirin.

Yek ji dozên karanîna destpêkê yên ji bo daneyên sentetîk otomobîlên xwe-ajotinê bûn, ji ber ku daneyên sentetîk ji bo afirandina daneyên perwerdehiyê ji bo otomobîlan di şert û mercên ku wergirtina daneyên perwerdehiya rastîn, li ser-rê de dijwar an xeternak e, têne bikar anîn. Daneyên sentetîk di heman demê de ji bo afirandina daneyên ku ji bo perwerdekirina pergalên nasîna wêneyê têne bikar anîn, mîna pergalên çavdêriyê, ji berhevkirina bi destan û nîşankirina komek daneyên perwerdehiyê pir bikêrtir e. Pergalên robotîk dikarin bi berhevkirina daneyan û rêbazên perwerdehiyê yên kevneşopî hêdî hêdî perwerde bibin û pêşve bibin. Daneyên sentetîk dihêle ku pargîdaniyên robotîkê bi riya simulasyonan pergalên robotîkê ceribandin û endezyar bikin. Pergalên parastina xapandinê dikarin ji daneyên sentetîk sûd werbigirin, û rêbazên nû yên tespîtkirina sextekariyê dikarin bi daneyên ku bi domdarî nû ne dema ku daneyên sentetîk têne bikar anîn werin perwerde kirin û ceribandin. Di warê lênihêrîna tenduristiyê de, daneyên sentetîk dikarin ji bo sêwirana dabeşkerên tenduristiyê yên ku rast in, di heman demê de nepeniya mirovan biparêzin, bikar bînin, ji ber ku dane dê ne li gorî mirovên rastîn bin.

Zehmetiyên Daneyên Sentetîk

Dema ku karanîna daneyên sentetîk gelek feydeyan bi xwe re tîne, di heman demê de gelek pirsgirêkan jî tîne.

Dema ku daneyên sentetîk têne afirandin, ew pir caran kêmasiyên derveyî tune. Derketî di daneyan de bi xwezayî çêdibin, û her çend pir caran ji berhevokên perwerdehiyê têne avêtin, dibe ku hebûna wan ji bo perwerdekirina modelên fêrbûna makîneyê bi rastî pêbawer hewce bike. Ji bilî vê, kalîteya daneyên sentetîk dikare pir guhêrbar be. Daneyên sentetîk bi gelemperî bi danûstendinek, an tov, daneyê têne çêkirin, û ji ber vê yekê kalîteya daneyê dikare bi kalîteya daneya têketinê ve girêdayî be. Ger daneyên ku ji bo hilberandina daneya sentetîk têne bikar anîn beralî bin, daneyên hatî hilberandin dikare wê bertengiyê bidomîne. Daneyên sentetîk di heman demê de hin formek hilber / kontrolkirina kalîteyê jî hewce dike. Pêdivî ye ku ew li hember daneyên şîrovekirî yên mirovan were kontrol kirin, an wekî din daneyên rastîn hin formek e.

Daneyên sentetîk çawa tê afirandin?

Daneyên sentetîk bi bername bi teknîkên fêrbûna makîneyê têne afirandin. Teknîkên fêrbûna makîneya klasîk ên mîna darên biryarê dikarin werin bikar anîn, wekî teknîkên fêrbûna kûr. Pêdiviyên daneyên sentetîk dê bandorê li kîjan celebê algorîtmayê bike ku daneyê hilberîne. Darên biryarê û modelên fêrbûna makîneyê yên wekhev dihêle ku pargîdanî dabeşên daneya ne-klasîk, pir-modal, ku li ser mînakên daneyên cîhana rastîn hatine perwerde kirin, biafirînin. Hilberîna daneyan bi van algorîtmayan dê daneyên ku bi daneyên perwerdehiya orîjînal re pir têkildar peyda dike. Mînakên ku dabeşkirina tîpîk a daneyan tê zanîn, pargîdaniyek dikare bi karanîna rêbazek Monte Carlo daneyên sentetîk biafirîne.

Rêbazên fêrbûna-bingeha kûr ên hilberîna daneyên sentetîk bi gelemperî her yekê bikar tînin kodkerek xweser a guherbar (VAE) or tora dijberî ya hilberîner (GAN). VAE modelên fêrbûna makîneyê yên bêserûber in ku şîfreker û dekoderan bikar tînin. Beşa şîfreker a VAE berpirsiyar e ku daneyan li guhertoyek sadetir, kompakt a databasa orîjînal berhev bike, ku paşê dekoder analîz dike û bikar tîne da ku nûneriyek daneya bingehîn çêbike. VAE bi mebesta ku têkiliyek çêtirîn di navbera daneya têketin û derketinê de hebe, yek ku hem daneya têketinê hem jî daneyên derketinê pir dişibin hev tê perwerde kirin.

Dema ku dor tê modelên GAN, ji wan re torên "dijber" têne binav kirin ji ber vê yekê ku GAN bi rastî du torgilok in ku bi hev re pêşbaziyê dikin. Hilberîner ji afirandina daneyên sentetîk berpirsiyar e, dema ku tora duyemîn (cudakar) bi berhevdana daneyên hilberandî bi danesek rastîn re tevdigere û hewl dide ku diyar bike ka kîjan dane derewîn e. Dema ku cihêkar daneya sexte digire, jenerator ji vê yekê tê agahdar kirin û ew guhertinan dike da ku hewl bide ku komek nû ya daneyan ji hêla cihêkar ve bigire. Di encamê de, cihêkar di tespîtkirina sexteyan de çêtir û çêtir dibe. Her du şebek li hember hev têne perwerde kirin, digel ku sexte her dem zindîtir dibin.