کیا آپ جانتے ہیں کہ ایک موثر مشین لرننگ ماڈل بنانے کے لیے مصنوعی ڈیٹا ایک اہم نقطہ ہے؟ جاننا چاہتے ہیں کیوں؟ مصنوعی ڈیٹا کی اہمیت پر وتسل گھیا کے سی ای او اور شیپ کے شریک بانی کی طرف سے لکھی گئی یہ مہمان خصوصیت پڑھیں۔
آرٹیکل سے کلیدی ٹیک وے ہے۔
- کیا آپ خلاف ورزی کے جرمانے اور سزا کے بغیر ڈیٹا اکٹھا کرنے اور استعمال کرنے کے لیے جدوجہد کر رہے ہیں؟ پھر آپ کو یقینی طور پر مصنوعی ڈیٹا میں اپنا جواب مل جائے گا۔ مصنوعی ڈیٹا تشریح شدہ معلومات ہے جسے کمپیوٹر الگورتھم متبادل ڈیٹا کے طور پر تیار کرتے ہیں، آپ اسے محض ڈیجیٹل طور پر تیار کردہ ڈیٹا کہہ سکتے ہیں۔ اور 2030 تک، ایک رپورٹ کے مطابق AI میں استعمال ہونے والا زیادہ تر ڈیٹا مصنوعی طور پر تیار کیا جائے گا۔
- اصلی اور مصنوعی ڈیٹا کے درمیان ایک اہم فرق ہے۔ حقیقی ڈیٹا میں ایسی معلومات ہوتی ہیں جسے محققین ظاہر نہیں کرنا چاہتے، جبکہ مصنوعی ڈیٹا کی رازداری کے ساتھ کوئی تشویش نہیں ہوتی۔ اور مصنوعی ڈیٹا بہترین معیار کے مشین لرننگ ماڈل بنانے کے لیے اہم ہے۔
- اور مصنوعی ڈیٹا کے فوائد کو متعدد صنعتوں جیسے آٹوموٹو، روبوٹکس، فنانس، ہیلتھ کیئر، اور بہت سی دوسری صنعتوں سے فائدہ اٹھایا جا سکتا ہے۔ لہذا، مصنوعی ڈیٹا حقیقی ڈیٹا کی بجائے ڈیٹا سیٹس بنانے میں بہت تیز ہے اور بہترین معیار کے مشین لرننگ ماڈلز بنانے میں مدد کرتا ہے۔
یہاں مکمل مضمون پڑھیں:
https://scienceprog.com/what-is-synthetic-data-in-machine-learning-and-why-do-you-need-it/
