ডেটা সায়েন্স এবং মেশিন লার্নিং এর ক্ষেত্র প্রতিদিনই বাড়ছে। যেহেতু নতুন মডেল এবং অ্যালগরিদমগুলি সময়ের সাথে প্রস্তাব করা হচ্ছে, এই নতুন অ্যালগরিদম এবং মডেলগুলির প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষার জন্য প্রচুর ডেটা প্রয়োজন৷ ডিপ লার্নিং মডেলগুলি আজকাল এত জনপ্রিয়তা অর্জন করছে এবং সেই মডেলগুলিও ডেটা-হাংরি৷ বিভিন্ন সমস্যা বিবৃতির পরিপ্রেক্ষিতে এত বিপুল পরিমাণ ডেটা পাওয়া বেশ জঘন্য, সময়সাপেক্ষ এবং ব্যয়বহুল প্রক্রিয়া। তথ্যটি বাস্তব জীবনের পরিস্থিতি থেকে সংগ্রহ করা হয়েছে, যা নিরাপত্তা দায় এবং গোপনীয়তার উদ্বেগ বাড়ায়। বেশিরভাগ ডেটা ব্যক্তিগত এবং গোপনীয়তা আইন এবং প্রবিধান দ্বারা সুরক্ষিত, যা সংস্থাগুলির মধ্যে বা কখনও কখনও একটি একক সংস্থার বিভিন্ন বিভাগের মধ্যে ডেটা ভাগাভাগি এবং চলাচলে বাধা দেয়—যার ফলে পণ্যগুলির পরীক্ষা এবং পরীক্ষা বিলম্বিত হয়। তাহলে প্রশ্ন জাগে কিভাবে এই সমস্যার সমাধান করা যায়? কারও গোপনীয়তা নিয়ে উদ্বেগ না বাড়িয়ে কীভাবে ডেটা আরও অ্যাক্সেসযোগ্য এবং উন্মুক্ত করা যায়?
এই সমস্যার সমাধান হিসাবে পরিচিত কিছু সিন্থেটিক ডেটা।
সুতরাং, সিন্থেটিক ডেটা কি?
সংজ্ঞা অনুসারে, সিন্থেটিক ডেটা কৃত্রিমভাবে বা অ্যালগরিদমিকভাবে তৈরি করা হয় এবং প্রকৃত ডেটার অন্তর্নিহিত কাঠামো এবং সম্পত্তির সাথে ঘনিষ্ঠভাবে সাদৃশ্যপূর্ণ। সংশ্লেষিত ডেটা ভাল হলে, এটি বাস্তব ডেটা থেকে আলাদা করা যায় না।
সিন্থেটিক ডেটা কত প্রকারের হতে পারে?
এই প্রশ্নের উত্তরটি খুব খোলামেলা, কারণ ডেটা অনেকগুলি রূপ নিতে পারে, তবে প্রধানত আমাদের কাছে রয়েছে
- টেক্সট ডেটা
- অডিও বা ভিজ্যুয়াল ডেটা (উদাহরণস্বরূপ, ছবি, ভিডিও এবং অডিও)
- ট্যাবুলার ডেটা
মেশিন লার্নিংয়ের জন্য সিন্থেটিক ডেটার ক্ষেত্রে ব্যবহার করুন
আমরা শুধুমাত্র তিন ধরনের সিন্থেটিক ডেটা ব্যবহারের ক্ষেত্রে আলোচনা করব, যেমন উপরে উল্লিখিত হয়েছে।
- এনএলপি মডেল প্রশিক্ষণের জন্য সিন্থেটিক পাঠ্য ডেটা ব্যবহার
প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের ক্ষেত্রে সিন্থেটিক ডেটার অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, অ্যামাজনের আলেক্সা এআই দল তাদের এনএলইউ সিস্টেম (প্রাকৃতিক ভাষা বোঝার) জন্য প্রশিক্ষণ সেট শেষ করতে সিন্থেটিক ডেটা ব্যবহার করে। এটি তাদের বিদ্যমান বা পর্যাপ্ত ভোক্তা মিথস্ক্রিয়া ডেটা ছাড়াই নতুন ভাষা প্রশিক্ষণের জন্য একটি শক্ত ভিত্তি প্রদান করে।
- ভিশন অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণের জন্য সিন্থেটিক ডেটা ব্যবহার করা
এখানে একটি ব্যাপক ব্যবহারের ক্ষেত্রে আলোচনা করা যাক। ধরুন আমরা একটি ছবিতে মুখের সংখ্যা সনাক্ত বা গণনা করার জন্য একটি অ্যালগরিদম বিকাশ করতে চাই। আমরা একটি GAN বা অন্য কোনো জেনারেটিভ নেটওয়ার্ক ব্যবহার করতে পারি বাস্তববাদী মানুষের মুখ তৈরি করতে, অর্থাৎ বাস্তব জগতের অস্তিত্ব নেই এমন মুখগুলিকে মডেল প্রশিক্ষণ দিতে। আরেকটি সুবিধা হ'ল আমরা এই অ্যালগরিদমগুলি থেকে কারও গোপনীয়তা লঙ্ঘন না করে যত খুশি ডেটা তৈরি করতে পারি। কিন্তু আমরা প্রকৃত ডেটা ব্যবহার করতে পারি না কারণ এতে কিছু ব্যক্তির মুখ রয়েছে, তাই কিছু গোপনীয়তা নীতি সেই ডেটা ব্যবহার সীমাবদ্ধ করে।
আরেকটি ব্যবহারের ক্ষেত্রে একটি সিমুলেটেড পরিবেশে শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষা করা হচ্ছে। ধরুন আমরা একটি রোবটিক আর্ম পরীক্ষা করতে চাই যা একটি বস্তুকে ধরে একটি বাক্সে রাখার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। একটি শক্তিবৃদ্ধি শেখার অ্যালগরিদম এই উদ্দেশ্যে ডিজাইন করা হয়েছে। এটি পরীক্ষা করার জন্য আমাদের পরীক্ষা-নিরীক্ষা করতে হবে কারণ এইভাবে রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং অ্যালগরিদম শেখে। একটি বাস্তব-জীবনের দৃশ্যে একটি পরীক্ষা সেট আপ করা বেশ ব্যয়বহুল এবং সময়সাপেক্ষ, যা আমরা সম্পাদন করতে পারি এমন বিভিন্ন পরীক্ষার সংখ্যা সীমিত করে। কিন্তু আমরা যদি সিমুলেটেড পরিবেশে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করি, তাহলে পরীক্ষাটি সেট আপ করা তুলনামূলকভাবে সস্তা কারণ এতে রোবোটিক আর্ম প্রোটোটাইপের প্রয়োজন হবে না।
- ট্যাবুলার ডেটার ব্যবহার
ট্যাবুলার সিন্থেটিক ডেটা হল কৃত্রিমভাবে তৈরি করা ডেটা যা টেবিলে সংরক্ষিত বাস্তব-বিশ্বের ডেটার অনুকরণ করে। এই ডেটা সারি এবং কলামে গঠন করা হয়। এই টেবিলে যেকোন ডেটা থাকতে পারে, যেমন একটি মিউজিক প্লেলিস্ট। প্রতিটি গানের জন্য, আপনার মিউজিক প্লেয়ার একগুচ্ছ তথ্য রক্ষণাবেক্ষণ করে: এর নাম, গায়ক, এর দৈর্ঘ্য, এর ধরণ এবং আরও অনেক কিছু। এটি ব্যাঙ্ক লেনদেন, স্টকের দাম ইত্যাদির মতো একটি আর্থিক রেকর্ডও হতে পারে।
ব্যাঙ্ক লেনদেনের সাথে সম্পর্কিত সিন্থেটিক ট্যাবুলার ডেটা জালিয়াতি লেনদেন সনাক্ত করার জন্য মডেল এবং ডিজাইন অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয়। অতীতের স্টক মূল্য ডেটা স্টকের ভবিষ্যতের দামের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষা করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
মেশিন লার্নিংয়ে সিন্থেটিক ডেটা ব্যবহারের একটি উল্লেখযোগ্য সুবিধা হল যে ডেভেলপারের ডেটার উপর নিয়ন্ত্রণ থাকে; তিনি যে কোনো ধারণা পরীক্ষা করার প্রয়োজন অনুযায়ী তথ্য পরিবর্তন করতে পারেন এবং এটি সঙ্গে পরীক্ষা. ইতিমধ্যে, একজন বিকাশকারী সংশ্লেষিত ডেটাতে মডেলটি পরীক্ষা করতে পারে এবং এটি বাস্তব-জীবনের ডেটাতে মডেলটি কীভাবে সম্পাদন করবে তার একটি খুব স্পষ্ট ধারণা দেবে। যদি একজন বিকাশকারী একটি মডেল চেষ্টা করতে চান এবং প্রকৃত ডেটার জন্য অপেক্ষা করেন, তাহলে ডেটা অর্জন করতে সপ্তাহ বা এমনকি মাসও লাগতে পারে। তাই প্রযুক্তির উন্নয়ন ও উদ্ভাবনে বিলম্ব হচ্ছে।
এখন আমরা আলোচনা করতে প্রস্তুত যে কীভাবে সিন্থেটিক ডেটা ডেটা গোপনীয়তা সম্পর্কিত সমস্যাগুলি সমাধান করতে সহায়তা করে।
অনেক শিল্প উদ্ভাবন এবং বিকাশের জন্য তাদের গ্রাহকদের দ্বারা উত্পন্ন ডেটার উপর নির্ভর করে, কিন্তু সেই ডেটাতে ব্যক্তিগতভাবে সনাক্তযোগ্য তথ্য (PII) থাকে এবং গোপনীয়তা আইনগুলি এই ধরনের ডেটা প্রক্রিয়াকরণকে কঠোরভাবে নিয়ন্ত্রণ করে। উদাহরণ স্বরূপ, জেনারেল ডেটা প্রোটেকশন রেগুলেশন (GDPR) এমন ব্যবহার নিষিদ্ধ করে যা সংস্থাটি ডেটা সংগ্রহ করার সময় স্পষ্টভাবে সম্মত ছিল না৷ যেহেতু সিন্থেটিক ডেটা বাস্তব ডেটার অন্তর্নিহিত কাঠামোর সাথে খুব ঘনিষ্ঠভাবে সাদৃশ্যপূর্ণ এবং একই সময়ে, নিশ্চিত করে যে কোনও সিন্থেটিক ডেটা থেকে বাস্তব ডেটাতে উপস্থিত ব্যক্তিকে পুনরায় সনাক্ত করা যেতে পারে। ফলস্বরূপ, সিন্থেটিক ডেটার প্রক্রিয়াকরণ এবং ভাগ করে নেওয়ার অনেক কম নিয়ম রয়েছে, যার ফলে দ্রুত উন্নয়ন এবং উদ্ভাবন এবং ডেটাতে সহজ অ্যাক্সেস রয়েছে।
উপসংহার
সিন্থেটিক ডেটার অনেক উল্লেখযোগ্য সুবিধা রয়েছে। এটি এমএল ডেভেলপারদের পরীক্ষা-নিরীক্ষার উপর নিয়ন্ত্রণ দেয় এবং ডেটা এখন আরও অ্যাক্সেসযোগ্য হওয়ায় বিকাশের গতি বাড়ায়। এটি একটি বৃহত্তর স্কেলে সহযোগিতার প্রচার করে যেহেতু ডেটা অবাধে ভাগ করা যায়। উপরন্তু, সিন্থেটিক ডেটা প্রকৃত ডেটা থেকে ব্যক্তিদের গোপনীয়তা রক্ষা করার গ্যারান্টি দেয়।
<img width=”150″ height=”150″ src=”https://bizbuildermike.com/wp-content/uploads/2022/11/IMG20221002180119-Vineet-kumar-150×150-1.jpg” class=”avatar avatar-150 photo” alt decoding=”async” loading=”lazy” srcset=”https://bizbuildermike.com/wp-content/uploads/2022/11/IMG20221002180119-Vineet-kumar-150×150-1.jpg 150w, https://bizbuildermike.com/wp-content/uploads/2022/11/IMG20221002180119-Vineet-kumar-80×80-1.jpg 80w, https://www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2022/11/IMG20221002180119-Vineet-kumar-70×70.jpg 70w, https://www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2022/11/IMG20221002180119-Vineet-kumar-24×24.jpg 24w, https://www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2022/11/IMG20221002180119-Vineet-kumar-48×48.jpg 48w, https://bizbuildermike.com/wp-content/uploads/2022/11/IMG20221002180119-Vineet-kumar-96×96-1.jpg 96w, https://bizbuildermike.com/wp-content/uploads/2022/11/IMG20221002180119-Vineet-kumar-300×300-1.jpg 300w” sizes=”(max-width: 150px) 100vw, 150px” data-attachment-id=”28275″ data-permalink=”https://www.marktechpost.com/img20221002180119-vineet-kumar/” data-orig-file=”https://www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2022/11/IMG20221002180119-Vineet-kumar-scaled.jpg” data-orig-size=”1920,2560″ data-comments-opened=”1″ data-image-meta=”{“aperture”:”2.8″,”credit”:””,”camera”:”OnePlus 9 5G”,”caption”:””,”created_timestamp”:”1664733679″,”copyright”:””,”focal_length”:”6.064″,”iso”:”100″,”shutter_speed”:”0.0078740157480315″,”title”:””,”orientation”:”1″}” data-image-title=”IMG20221002180119 – Vineet kumar” data-image-description data-image-caption=”
Vineet
” data-medium-file=”https://www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2022/11/IMG20221002180119-Vineet-kumar-225×300.jpg” data-large-file=”https://www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2022/11/IMG20221002180119-Vineet-kumar-768×1024.jpg”>
বিনীত কুমার MarktechPost-এর একজন পরামর্শক ইন্টার্ন। তিনি বর্তমানে ইন্ডিয়ান ইনস্টিটিউট অফ টেকনোলজি (আইআইটি), কানপুর থেকে বিএস করছেন। তিনি একজন মেশিন লার্নিং উত্সাহী। তিনি গবেষণা এবং ডিপ লার্নিং, কম্পিউটার ভিশন এবং সম্পর্কিত ক্ষেত্রের সর্বশেষ অগ্রগতি সম্পর্কে উত্সাহী।
<!–
->
- Bitcoin
- বিজবিল্ডারমাইক
- blockchain
- ব্লকচেইন সম্মতি
- ব্লকচেইন সম্মেলন
- ব্লকচেইন পরামর্শদাতা
- কয়েনবেস
- coingenius
- ঐক্য
- ক্রিপ্টো সম্মেলন
- ক্রিপ্টো খনির
- cryptocurrency
- বিকেন্দ্রীভূত
- Defi
- ডিজিটাল সম্পদ
- ethereum
- মেশিন লার্নিং
- অ ছত্রাকযুক্ত টোকেন
- Plato
- প্লেটো এআই
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটো ব্লকচেইন
- প্লেটোডাটা
- প্লেটোগেমিং
- বহুভুজ
- ঝুঁকি প্রমাণ
- W3
- zephyrnet
