Synthetic Data ဆိုတာ ဘာလဲ

Synthetic Data ဆိုတာ ဘာလဲ။

Synthetic data သည် ဒေတာသိပ္ပံနယ်ပယ်တွင် လျင်မြန်စွာ ချဲ့ထွင်နေသော လမ်းကြောင်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး ပေါ်ထွက်လာသောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ Synthetic Data ဆိုတာ အတိအကျ ဘာလဲ။ အဖြေတိုတိုမှာ ပေါင်းစပ်ထားသော ဒေတာများဖြစ်သည်။ လက်တွေ့ကမ္ဘာ ဖြစ်ရပ်များ သို့မဟုတ် ဖြစ်ရပ်များအပေါ် အခြေခံထားခြင်းမဟုတ်သော ဒေတာ၎င်းကို ကွန်ပျူတာပရိုဂရမ်တစ်ခုမှတစ်ဆင့် ထုတ်လုပ်သည်။ သို့သော် ပေါင်းစပ်ဒေတာသည် ဒေတာသိပ္ပံအတွက် အဘယ်ကြောင့် အလွန်အရေးကြီးလာသနည်း။ Synthetic Data ကို ဘယ်လိုဖန်တီးသလဲ။ ဒီမေးခွန်းတွေရဲ့ အဖြေတွေကို လေ့လာကြည့်ရအောင်။

Synthetic Dataset ဆိုတာ ဘာလဲ။

"synthetic" ဟူသော ဝေါဟာရကို အကြံပြုထားသည့်အတိုင်း၊ လက်တွေ့ကမ္ဘာဖြစ်ရပ်များကို မှတ်တမ်းပြုစုခြင်းအစား ပေါင်းစပ်ထားသော ကွန်ပျူတာပရိုဂရမ်များမှတစ်ဆင့် ပေါင်းစပ်ထားသော ဒေတာအတွဲများကို ထုတ်ပေးပါသည်။ ပေါင်းစပ်ဒေတာအတွဲ၏ အဓိကရည်ရွယ်ချက်မှာ စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် အသုံးဝင်နိုင်လောက်အောင် စွယ်စုံရခိုင်ခံ့စေရန်ဖြစ်သည်။

machine learning classifier အတွက် အသုံးဝင်စေရန်အတွက် synthetic data များ အချို့သော ဂုဏ်သတ္တိများ ရှိသင့်သည်။ ဒေတာသည် အမျိုးအစားအလိုက်၊ ဒွိ၊ သို့မဟုတ် ကိန်းဂဏာန်းများဖြစ်နိုင်သော်လည်း ဒေတာအတွဲ၏ အရှည်သည် ထင်သလိုဖြစ်သင့်ပြီး ဒေတာကို ကျပန်းထုတ်ပေးသင့်သည်။ ဒေတာကိုထုတ်လုပ်ရန်အသုံးပြုသည့် ကျပန်းလုပ်ငန်းစဉ်များသည် ထိန်းချုပ်နိုင်သော အမျိုးမျိုးသော ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာ ဖြန့်ဝေမှုများအပေါ် အခြေခံသင့်သည်။ ဒေတာအတွဲတွင် ကျပန်းဆူညံသံကိုလည်း ထည့်သွင်းနိုင်သည်။

အမျိုးအစားခွဲခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုအတွက် ပေါင်းစပ်ဒေတာကို အသုံးပြုနေပါက၊ အမျိုးအစားခွဲခြင်းပြဿနာကို ပြဿနာ၏လိုအပ်ချက်များနှင့်အညီ ပိုမိုလွယ်ကူအောင် သို့မဟုတ် ပိုမိုခက်ခဲစေရန်အတွက် အတန်းခွဲခြင်းပမာဏကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်နိုင်ရပါမည်။ ဤအတောအတွင်း၊ ဆုတ်ယုတ်ခြင်းလုပ်ငန်းတစ်ခုအတွက်၊ ဒေတာကိုထုတ်လုပ်ရန်အတွက် non-linear generative process များကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

Synthetic Data ကို ဘာကြောင့် သုံးတာလဲ။

TensorfFlow နှင့် PyTorch ကဲ့သို့သော စက်သင်ယူမှုဘောင်များသည် အသုံးပြုရပိုမိုလွယ်ကူလာပြီး ကွန်ပျူတာအမြင်နှင့် သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် ကြိုတင်ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော မော်ဒယ်များသည် ပိုမိုကျယ်ပြန့်ပြီး အားကောင်းလာသည်နှင့်အမျှ ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များ ရင်ဆိုင်ရမည့် အဓိကပြဿနာမှာ ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် ကိုင်တွယ်ခြင်းပင်ဖြစ်သည်။ ကုမ္ပဏီများသည် သတ်မှတ်အချိန်ဘောင်တစ်ခုအတွင်း တိကျသောပုံစံတစ်ခုကို လေ့ကျင့်ရန် ဒေတာအများအပြားကို ရယူရန် ခက်ခဲလေ့ရှိသည်။ လက်တံဆိပ်တပ်ခြင်းဒေတာသည် ဒေတာရယူရန် ငွေကုန်ကြေးကျရှိပြီး နှေးကွေးသောနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ သို့သော်၊ ပေါင်းစပ်ဒေတာထုတ်လုပ်ခြင်းနှင့် အသုံးပြုခြင်းသည် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် ကုမ္ပဏီများသည် အဆိုပါအခက်အခဲများကို ကျော်လွှားနိုင်ပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသော စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို ပိုမိုမြန်ဆန်သောဖက်ရှင်အဖြစ် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။

Synthetic Data ကိုအသုံးပြုခြင်းအတွက် အကျိုးကျေးဇူးများစွာရှိပါသည်။ ပေါင်းစပ်ဒေတာအသုံးပြုခြင်းသည် ဒေတာသိပ္ပံကို အကျိုးကျေးဇူးဖြစ်စေသည့် အထင်ရှားဆုံးနည်းလမ်းမှာ လက်တွေ့ကမ္ဘာဖြစ်ရပ်များမှ ဒေတာများကို ဖမ်းယူရန် လိုအပ်မှုကို လျော့နည်းစေခြင်းဖြစ်ပြီး၊ ထို့ကြောင့် ၎င်းသည် ဒေတာကိုထုတ်လုပ်ပြီး ဒေတာအတွဲကို မှီခိုနေသည့်ဒေတာအတွဲထက် များစွာပိုမိုလျင်မြန်စွာတည်ဆောက်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ လက်တွေ့ကမ္ဘာဖြစ်ရပ်များ။ ဆိုလိုသည်မှာ အချိန်တိုအတွင်း များပြားသော ဒေတာပမာဏကို ထုတ်လုပ်နိုင်သည်။ အထူးသဖြင့် ဖြစ်ရပ်တစ်ခုသည် ရိုင်းထဲတွင် ရှားရှားပါးပါး ပေါ်ပေါက်ခဲသည့် ဖြစ်ရပ်များအတွက် အထူးသဖြင့် ဒေတာအစစ်အမှန် အချို့နမူနာများမှ ဒေတာများကို ပိုမိုအတုယူနိုင်ပါသည်။ ထို့အပြင်၊ ဒေတာကို ထုတ်လုပ်လိုက်သောကြောင့် အလိုအလျောက်တံဆိပ်ကပ်နိုင်ပြီး ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ရန် လိုအပ်သည့်အချိန်ကို သိသိသာသာလျှော့ချနိုင်သည်။

Synthetic data သည် မကြာခဏဆိုသလို ဖြစ်ပွားနိုင်သော်လည်း သင်၏ AI အောင်မြင်မှုအတွက် အရေးကြီးသော ဖြစ်ရပ်များဖြစ်သည့် edge case အတွက် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို ရရှိရန်အတွက်လည်း အသုံးဝင်ပါသည်။ Edge Case များသည် AI ၏ အဓိကပစ်မှတ်နှင့် အလွန်ဆင်တူသော်လည်း အရေးကြီးသောနည်းလမ်းများဖြင့် ကွဲပြားပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲစက်ကို ဒီဇိုင်းဆွဲသောအခါတွင် တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းသာရှိသောအရာများကို အစွန်းအထင်းအဖြစ် သတ်မှတ်နိုင်သည်။

နောက်ဆုံးတွင်၊ ပေါင်းစပ်ဒေတာအတွဲများ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာကိစ္စများကို လျှော့ချနိုင်သည်။ ဒေတာကို အမည်ဝှက်ထားရန် ကြိုးပမ်းမှုများသည် အထိခိုက်မခံသော/ခွဲခြားသတ်မှတ်သည့်ကိန်းရှင်များကို ဒေတာအတွဲမှဖယ်ရှားလိုက်လျှင်ပင်၊ အခြားကိန်းရှင်များသည် ၎င်းတို့ကို ပေါင်းစပ်လိုက်သောအခါတွင် ခွဲခြားသတ်မှတ်မှုများအဖြစ် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ပထမနေရာတွင် တကယ့်လူတစ်ဦး သို့မဟုတ် ဖြစ်ရပ်မှန်ကို အခြေခံ၍ မည်သည့်အခါမျှ ပေါင်းစပ်ထားသော ဒေတာအတွက် ပြဿနာမဟုတ်ပါ။

Synthetic Data အတွက် Cases ကို အသုံးပြုသည်။

Synthetic data တွေက အမျိုးမျိုးရှိတယ်။ အသုံးပြုမှုမည်သည့် machine learning အလုပ်အတွက်မဆို အသုံးပြုနိုင်သောကြောင့်၊ ဘုံအသုံးပြုမှုကိစ္စရပ်များ ပေါင်းစပ်ဒေတာအတွက် အလိုအလျောက်မောင်းနှင်သည့်ယာဉ်များ၊ လုံခြုံရေး၊ စက်ရုပ်များ၊ လိမ်လည်မှုကာကွယ်ရေးနှင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတို့ ပါဝင်သည်။

ပေါင်းစပ်ဒေတာအတွက် ကနဦးအသုံးပြုမှုကိစ္စရပ်တစ်ခုမှာ မောင်းသူမဲ့ကားများဖြစ်သည်၊ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ဓာတုဒေတာကို အမှန်တကယ်၊ လမ်းပေါ်ရှိ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာရရှိရန်ခက်ခဲသော သို့မဟုတ် အန္တရာယ်ရှိသော အခြေအနေများတွင် ကားများအတွက် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို ဖန်တီးရန်အတွက် အသုံးပြုထားသည့်အရာများဖြစ်သည်။ Synthetic data သည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအစုအဝေးကို ကိုယ်တိုင်စုဆောင်းခြင်းနှင့် တံဆိပ်တပ်ခြင်းထက် ထောက်လှမ်းခြင်းစနစ်များကဲ့သို့ ရုပ်ပုံမှတ်မိခြင်းစနစ်များကို လေ့ကျင့်ရန်အသုံးပြုသည့် ဒေတာဖန်တီးမှုအတွက်လည်း အသုံးဝင်ပါသည်။ စက်ရုပ်စနစ်များသည် ရိုးရာဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ရေးနည်းလမ်းများဖြင့် လေ့ကျင့်ခြင်းနှင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရန် နှေးကွေးနိုင်သည်။ Synthetic data သည် စက်ရုပ်ကုမ္ပဏီများအား စက်ရုပ်စနစ်များကို စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် အင်ဂျင်နီယာချုပ်လုပ်ခြင်းတို့ကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။ လိမ်လည်မှုကာကွယ်ရေးစနစ်များသည် ပေါင်းစပ်ဒေတာမှ အကျိုးကျေးဇူးရရှိနိုင်ပြီး ပေါင်းစပ်ဒေတာကိုအသုံးပြုသောအခါတွင် အဆက်မပြတ်အသစ်ဖြစ်သော ဒေတာဖြင့် လိမ်လည်မှုရှာဖွေခြင်းနည်းလမ်းအသစ်များကို လေ့ကျင့်ပြီး စမ်းသပ်နိုင်သည်။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနယ်ပယ်တွင် ဒေတာသည် အစစ်အမှန်လူများအပေါ်အခြေခံမည်မဟုတ်သောကြောင့် တိကျမှန်ကန်သည့် ကျန်းမာရေးအမျိုးအစားခွဲခြားမှုများကို ဒီဇိုင်းထုတ်ရန် ပေါင်းစပ်ဒေတာကို အသုံးပြုနိုင်ပြီး လူများ၏ကိုယ်ရေးကိုယ်တာကိုယ်ရေးကိုယ်တာကိုလည်း ထိန်းသိမ်းထားနိုင်သည်။

Synthetic Data စိန်ခေါ်မှုများ

ပေါင်းစပ်ဒေတာအသုံးပြုခြင်းသည် ၎င်းနှင့်အတူ အားသာချက်များစွာကို ယူဆောင်လာသော်လည်း ၎င်းသည် စိန်ခေါ်မှုများစွာကို ဆောင်ကျဉ်းပေးပါသည်။

ပေါင်းစပ်ဒေတာကို ဖန်တီးသောအခါ၊ ၎င်းသည် မကြာခဏ အစွန်းထွက်များ ကင်းမဲ့သည်။ Outliers များသည် ဒေတာတွင် သဘာဝအတိုင်း ဖြစ်ပေါ်ပြီး မကြာခဏဆိုသလို လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲများမှ ကျဆင်းသွားသော်လည်း အမှန်တကယ် ယုံကြည်စိတ်ချရသော စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် ၎င်းတို့၏တည်ရှိမှုသည် လိုအပ်ပေမည်။ ၎င်းအပြင်၊ ပေါင်းစပ်ဒေတာအရည်အသွေးသည် အလွန်ပြောင်းလဲနိုင်သည်။ Synthetic data ကို input တစ်ခု သို့မဟုတ် မျိုးစေ့၊ data ဖြင့် ထုတ်ပေးလေ့ရှိပြီး ထို့ကြောင့် data ၏ အရည်အသွေးသည် input data ၏ အရည်အသွေးပေါ်တွင် မူတည်ပါသည်။ ပေါင်းစပ်ဒေတာကို ထုတ်လုပ်ရန်အသုံးပြုသည့်ဒေတာသည် ဘက်လိုက်ပါက၊ ထုတ်လုပ်လိုက်သောဒေတာသည် ထိုဘက်လိုက်မှုကို ဆက်လက်တည်မြဲစေနိုင်သည်။ Synthetic data သည် အထွက်/အရည်အသွေး ထိန်းချုပ်မှု ပုံစံအချို့ လိုအပ်ပါသည်။ ၎င်းကို လူမှအမှတ်အသားပြုထားသော ဒေတာကို စစ်ဆေးရန် လိုအပ်ပြီး သို့မဟုတ် စစ်မှန်သောဒေတာသည် ပုံစံအချို့ဖြစ်သည်။

Synthetic Data ကို ဘယ်လိုဖန်တီးသလဲ။

ပေါင်းစပ်ဒေတာကို စက်သင်ယူမှုနည်းပညာများဖြင့် ပရိုဂရမ်ဖြင့် ဖန်တီးထားသည်။ ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်များကဲ့သို့ Classical machine learning နည်းပညာများကို အသုံးပြုနိုင်ပြီး၊ နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်း သင်ကြားရေးနည်းပညာများကဲ့သို့ပင်. ပေါင်းစပ်ဒေတာအတွက် လိုအပ်ချက်များသည် ဒေတာထုတ်လုပ်ရန်အတွက် မည်သည့် algorithm အမျိုးအစားကို အသုံးပြုမည်ကို လွှမ်းမိုးနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်များနှင့် အလားတူ စက်သင်ယူမှုပုံစံများသည် ကုမ္ပဏီများကို လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာနမူနာများမှ လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော ဂန္တဝင်မဟုတ်သော၊ ပုံစံမျိုးစုံဒေတာဖြန့်ဝေမှုများကို ဖန်တီးနိုင်စေပါသည်။ ဤအယ်လဂိုရီသမ်များဖြင့် ဒေတာထုတ်လုပ်ခြင်းသည် မူရင်းလေ့ကျင့်ရေးဒေတာနှင့် အလွန်ဆက်စပ်နေသည့် ဒေတာကို ပေးပါလိမ့်မည်။ ပုံမှန်ဒေတာဖြန့်ဝေမှုကို သိရှိသည့် ဥပမာများတွင် ကုမ္ပဏီတစ်ခုသည် Monte Carlo နည်းလမ်းကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ပေါင်းစပ်ဒေတာကို ထုတ်လုပ်နိုင်သည်။

နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်း သင်ယူမှုအခြေခံနည်းလမ်းများသည် ပေါင်းစပ်အချက်အလက်များကို ထုတ်ပေးသည့်နည်းလမ်းများကို ပုံမှန်အားဖြင့် လည်းကောင်း အသုံးပြုကြသည်။ ပုံစံကွဲ အော်တိုကုဒ်ဒါ (VAE) or Generative Adversarial Network (GAN). VAE များသည် ကုဒ်ဒါများနှင့် ကုဒ်ဒါများကို အသုံးပြုသည့် ကြီးကြပ်မထားသော စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်များဖြစ်သည်။ VAE ၏ ကုဒ်ပြောင်းသည့်အပိုင်းသည် ဒေတာများကို မူရင်းဒေတာအတွဲ၏ ပိုမိုရိုးရှင်းကျစ်လျစ်သောဗားရှင်းအဖြစ် ချုံ့ရန်အတွက် တာဝန်ရှိသည်၊ ထို့နောက် ဒီကုဒ်ဒါမှ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး အခြေခံဒေတာကို ကိုယ်စားပြုမှုတစ်ခုထုတ်လုပ်ရန်အတွက် အသုံးပြုသည်။ VAE သည် input data နှင့် output data နှစ်ခုလုံး အလွန်ဆင်တူသည့် input data နှင့် output အကြား အကောင်းဆုံးသော ဆက်ဆံရေးရှိရန် ရည်ရွယ်ချက်ဖြင့် လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးပါသည်။

GAN မော်ဒယ်များနှင့် ပတ်သက်လာလျှင် ၎င်းတို့ကို GAN များသည် အမှန်တကယ် အချင်းချင်း ပြိုင်ဆိုင်သည့် ကွန်ရက်နှစ်ခုဖြစ်သောကြောင့် ၎င်းတို့ကို "ရန်ဘက်" ကွန်ရက်များဟု ခေါ်တွင်သည်။ ဂျင်နရေတာသည် ပေါင်းစပ်ဒေတာထုတ်ပေးရန် တာဝန်ရှိပြီး ဒုတိယကွန်ရက် (ခွဲခြားဆက်ဆံသူ) သည် ထုတ်လုပ်လိုက်သောဒေတာကို ဒေတာအတွဲတစ်ခုနှင့် နှိုင်းယှဉ်ကာ မည်သည့်ဒေတာအတုဖြစ်ကြောင်း ဆုံးဖြတ်ရန် ကြိုးပမ်းနေချိန်တွင် ဂျင်နရေတာတွင် တာဝန်ရှိသည်။ ခွဲခြားဆက်ဆံသူသည် ဒေတာအတုများကို ဖမ်းမိသောအခါ ဂျင်နရေတာမှ ၎င်းကို အကြောင်းကြားပြီး ခွဲခြားဆက်ဆံသူမှ ဒေတာအသစ်တစ်အုပ်ကို ရယူရန် အပြောင်းအလဲများ ပြုလုပ်သည်။ တစ်ဖန် ခွဲခြားဆက်ဆံသူသည် အတုအယောင်များကို ဖော်ထုတ်ရာတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်လာပါသည်။ ကွန်ရက်နှစ်ခုသည် တစ်ခုနှင့်တစ်ခု လေ့ကျင့်သင်ကြားထားပြီး အတုအယောင်များသည် အချိန်တိုင်း ပိုမိုအသက်ဝင်လာပါသည်။