مصنوعی ڈیٹا کے معیار کا اندازہ کیسے لگایا جائے - وفاداری، افادیت، اور رازداری کے نقطہ نظر سے پیمائش

بڑھتی ہوئی ڈیٹا پر مبنی دنیا میں، کاروباری اداروں کو قیمتی جسمانی معلومات دونوں کو اکٹھا کرنے اور وہ معلومات پیدا کرنے پر توجہ دینی چاہیے جس کی انہیں ضرورت ہے لیکن وہ آسانی سے حاصل نہیں کر سکتے۔ ڈیٹا تک رسائی، ضابطہ، اور تعمیل تجزیات اور مصنوعی ذہانت (AI) میں جدت طرازی کے لیے رگڑ کا بڑھتا ہوا ذریعہ ہیں۔

مالیاتی خدمات، صحت کی دیکھ بھال، لائف سائنسز، آٹوموٹیو، روبوٹکس، اور مینوفیکچرنگ جیسے انتہائی منظم شعبوں کے لیے، مسئلہ اور بھی بڑا ہے۔ یہ سسٹم ڈیزائن، ڈیٹا شیئرنگ (اندرونی اور بیرونی)، منیٹائزیشن، اینالیٹکس، اور مشین لرننگ (ML) میں رکاوٹوں کا سبب بنتا ہے۔

مصنوعی ڈیٹا ایک ایسا ٹول ہے جو ڈیٹا کے بہت سے چیلنجز، خاص طور پر AI اور تجزیاتی مسائل جیسے رازداری کا تحفظ، ریگولیٹری تعمیل، رسائی، ڈیٹا کی کمی، اور تعصب کو حل کرتا ہے۔ اس میں ڈیٹا شیئرنگ اور ٹائم ٹو ڈیٹا (اور اس وجہ سے مارکیٹ کرنے کا وقت) بھی شامل ہے۔

مصنوعی ڈیٹا الگورتھم سے تیار کیا جاتا ہے۔ یہ ماخذ ڈیٹا سے شماریاتی خصوصیات اور نمونوں کی عکس بندی کرتا ہے۔ لیکن اہم بات یہ ہے کہ اس میں کوئی حساس، نجی، یا ذاتی ڈیٹا پوائنٹس نہیں ہیں۔

آپ مصنوعی ڈیٹا کے سوالات پوچھتے ہیں اور وہی جوابات حاصل کرتے ہیں جو آپ حقیقی ڈیٹا سے حاصل کرتے ہیں۔

ہمارے میں پہلے پوسٹ, ہم نے یہ ظاہر کیا کہ جنریٹیو ایڈورسریل نیٹ ورکس (GANS) جیسے مخالف نیٹ ورکس کا استعمال کریڈٹ فراڈ ماڈل ٹریننگ کو بڑھانے کے لیے ٹیبلولر ڈیٹاسیٹس تیار کرنے کے لیے کیا جائے۔

کاروباری اسٹیک ہولڈرز کے لیے اپنے ایم ایل اور اینالیٹکس پروجیکٹس کے لیے مصنوعی ڈیٹا کو اپنانے کے لیے، یہ نہ صرف اس بات کو یقینی بنانا ضروری ہے کہ تیار کردہ مصنوعی ڈیٹا مقصد اور متوقع ڈاؤن اسٹریم ایپلی کیشنز کے مطابق ہو گا، بلکہ ان کے لیے معیار کی پیمائش اور مظاہرہ کرنے کے قابل بھی ہے۔ پیدا کردہ ڈیٹا.

رازداری کے تحفظ میں بڑھتی ہوئی قانونی اور اخلاقی ذمہ داریوں کے ساتھ، مصنوعی ڈیٹا کی ایک طاقت اس کی ترکیب کے دوران حساس اور اصل معلومات کو ہٹانے کی صلاحیت ہے۔ لہذا، کوالٹی کے علاوہ، ہمیں نجی معلومات کے لیک ہونے کے خطرے کا جائزہ لینے کے لیے میٹرکس کی ضرورت ہے، اگر کوئی ہے، اور اس بات کا اندازہ کریں کہ تخلیق کا عمل کسی بھی اصل ڈیٹا کو "یاد" یا کاپی نہیں کر رہا ہے۔

ان سب کو حاصل کرنے کے لیے، ہم مصنوعی ڈیٹا کے معیار کو طول و عرض میں نقشہ بنا سکتے ہیں، جس سے صارفین، اسٹیک ہولڈرز اور ہمیں تیار کردہ ڈیٹا کو بہتر طور پر سمجھنے میں مدد ملتی ہے۔

مصنوعی ڈیٹا کے معیار کی تشخیص کی تین جہتیں۔

تیار کردہ مصنوعی ڈیٹا کو تین اہم جہتوں سے ماپا جاتا ہے:

1. مخلص
2. یوٹیلٹی
3. نجی معلومات کی حفاظتی

یہ کسی بھی تیار کردہ مصنوعی ڈیٹا کے بارے میں کچھ سوالات ہیں جن کا جواب مصنوعی ڈیٹا کوالٹی رپورٹ کے ذریعے دیا جانا چاہیے:

• اصل تربیتی سیٹ کے مقابلے میں یہ مصنوعی ڈیٹا کتنا مماثل ہے؟
• ہماری ڈاؤن اسٹریم ایپلی کیشنز کے لیے یہ مصنوعی ڈیٹا کتنا مفید ہے؟
• کیا اصل تربیتی ڈیٹا سے مصنوعی ڈیٹا میں کوئی معلومات لیک ہوئی ہیں؟
• کیا کوئی ڈیٹا جو حقیقی دنیا میں حساس سمجھا جاتا ہے (ماڈل کی تربیت کے لیے استعمال نہ ہونے والے دوسرے ڈیٹا سیٹس سے) نادانستہ طور پر ہمارے ماڈل کے ذریعے ترکیب کیا گیا ہے؟

وہ میٹرکس جو اختتامی صارفین کے لیے ان جہتوں میں سے ہر ایک کا ترجمہ کرتے ہیں کچھ حد تک لچکدار ہیں۔ بہر حال، جو ڈیٹا تیار کیا جانا ہے وہ تقسیم، سائز اور طرز عمل کے لحاظ سے مختلف ہو سکتا ہے۔ انہیں سمجھنا اور سمجھانا بھی آسان ہونا چاہیے۔

بالآخر، میٹرکس کو مکمل طور پر ڈیٹا پر مبنی ہونا چاہیے، اور کسی پیشگی علم یا ڈومین سے متعلق مخصوص معلومات کی ضرورت نہیں ہے۔ تاہم، اگر صارف کسی مخصوص کاروباری ڈومین پر لاگو ہونے والے مخصوص اصولوں اور رکاوٹوں کا اطلاق کرنا چاہتا ہے، تو اسے ترکیب کے عمل کے دوران ان کی وضاحت کرنے کے قابل ہونا چاہیے تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ ڈومین کی مخصوص وفاداری کو پورا کیا گیا ہے۔

ہم مندرجہ ذیل حصوں میں ان میں سے ہر ایک میٹرکس کو مزید تفصیل سے دیکھتے ہیں۔

وفاداری کو سمجھنے کے لیے میٹرکس

کسی بھی ڈیٹا سائنس پروجیکٹ میں، ہمیں یہ سمجھنا چاہیے کہ آیا ایک مخصوص نمونہ آبادی اس مسئلے سے متعلق ہے جسے ہم حل کر رہے ہیں۔ اسی طرح، تیار کردہ مصنوعی ڈیٹا کی مطابقت کا اندازہ لگانے کے عمل کے لیے، ہمیں اس کے لحاظ سے اس کا جائزہ لینا چاہیے۔ مخلص اصل کے مقابلے میں.

ان میٹرکس کی بصری نمائندگی ان کو سمجھنے میں آسان بناتی ہے۔ ہم یہ واضح کر سکتے ہیں کہ آیا زمرہ جات کی اہمیت اور تناسب کا احترام کیا گیا تھا، مختلف متغیرات کے درمیان ارتباط کو رکھا گیا تھا، وغیرہ۔

ڈیٹا کو دیکھنے سے نہ صرف مصنوعی ڈیٹا کے معیار کو جانچنے میں مدد ملتی ہے، بلکہ ڈیٹا کی بہتر تفہیم کے لیے ڈیٹا سائنس لائف سائیکل کے ابتدائی مراحل میں سے ایک کے طور پر بھی فٹ بیٹھتا ہے۔

آئیے مزید تفصیل سے کچھ مخلصانہ میٹرکس میں غوطہ لگائیں۔

تحقیقی شماریاتی موازنہ

تحقیقی شماریاتی موازنہ کے اندر، اصل اور مصنوعی ڈیٹاسیٹس کی خصوصیات کو اہم شماریاتی اقدامات کا استعمال کرتے ہوئے تلاش کیا جاتا ہے، جیسے کہ وسط، اوسط، معیاری انحراف، الگ قدریں، گمشدہ اقدار، منیما، میکسیما، مسلسل خصوصیات کے لیے چوتھائی حدود، اور نمبر۔ فی زمرہ کے ریکارڈز، فی زمرہ میں گمشدہ اقدار، اور واضح صفات کے لیے سب سے زیادہ پائے جانے والے حروف۔

یہ موازنہ اصل ہولڈ آؤٹ ڈیٹاسیٹ اور مصنوعی ڈیٹا کے درمیان کیا جانا چاہیے۔ اس تشخیص سے پتہ چل جائے گا کہ آیا ڈیٹا سیٹس کا موازنہ اعدادوشمار سے ملتا جلتا ہے۔ اگر وہ نہیں ہیں، تو ہمیں اس بات کی سمجھ ہوگی کہ کون سی خصوصیات اور اقدامات مختلف ہیں۔ اگر کوئی اہم فرق نوٹ کیا جائے تو آپ کو مختلف پیرامیٹرز کے ساتھ مصنوعی ڈیٹا کو دوبارہ تربیت دینے اور دوبارہ تخلیق کرنے پر غور کرنا چاہیے۔

یہ ٹیسٹ اس بات کو یقینی بنانے کے لیے ابتدائی اسکریننگ کے طور پر کام کرتا ہے کہ مصنوعی ڈیٹا کی اصل ڈیٹاسیٹ سے معقول وفاداری ہے اور اس لیے مفید طور پر زیادہ سخت جانچ سے گزر سکتا ہے۔

ہسٹوگرام مماثلت کا اسکور

ہسٹوگرام مماثلت کا سکور مصنوعی اور اصل ڈیٹا سیٹس کی ہر خصوصیت کی معمولی تقسیم کی پیمائش کرتا ہے۔

مماثلت کا سکور صفر اور ایک کے درمیان پابند ہے، ایک کے اسکور کے ساتھ یہ ظاہر ہوتا ہے کہ مصنوعی ڈیٹا کی تقسیم اصل ڈیٹا کی تقسیم کو بالکل اوور لیپ کرتی ہے۔

ایک کے قریب سکور صارفین کو یہ اعتماد دے گا کہ ہولڈ آؤٹ ڈیٹاسیٹ اور مصنوعی ڈیٹاسیٹ اعدادوشمار کے لحاظ سے ایک جیسے ہیں۔

باہمی معلومات کا سکور

باہمی معلومات کا سکور دو خصوصیات کے باہمی انحصار کی پیمائش کرتا ہے، عددی یا دوٹوک، یہ بتاتا ہے کہ ایک خصوصیت سے دوسری کو دیکھ کر کتنی معلومات حاصل کی جا سکتی ہیں۔

باہمی معلومات غیر لکیری تعلقات کی پیمائش کر سکتی ہے، مصنوعی ڈیٹا کے معیار کی زیادہ جامع تفہیم فراہم کرتی ہے کیونکہ یہ ہمیں متغیر کے تعلقات کے تحفظ کی حد کو سمجھنے دیتی ہے۔

ایک کا اسکور اس بات کی نشاندہی کرتا ہے کہ خصوصیات کے درمیان باہمی انحصار کو مصنوعی ڈیٹا میں مکمل طور پر پکڑا گیا ہے۔

ارتباط کا سکور

ارتباط اسکور اس بات کی پیمائش کرتا ہے کہ مصنوعی ڈیٹا میں اصل ڈیٹاسیٹ میں کتنی اچھی طرح سے ارتباط کو پکڑا گیا ہے۔

ایم ایل ایپلی کیشنز کے لیے دو یا دو سے زیادہ کالموں کے درمیان ارتباط انتہائی اہم ہیں، جو فیچرز اور ٹارگٹ ویری ایبل کے درمیان تعلقات کو کھولنے میں مدد کرتے ہیں اور ایک اچھی تربیت یافتہ ماڈل بنانے میں مدد کرتے ہیں۔

ارتباط کا سکور صفر اور ایک کے درمیان پابند ہے، ایک کے اسکور کے ساتھ یہ ظاہر ہوتا ہے کہ ارتباط بالکل مماثل ہیں۔

سٹرکچرڈ ٹیبلولر ڈیٹا کے برعکس، جس کا ہم عام طور پر ڈیٹا کے مسائل میں سامنا کرتے ہیں، کچھ قسم کے سٹرکچرڈ ڈیٹا کا ایک خاص رویہ ہوتا ہے جہاں ماضی کے مشاہدات میں مندرجہ ذیل مشاہدات کو متاثر کرنے کا امکان ہوتا ہے۔ یہ ٹائم سیریز یا ترتیب وار ڈیٹا کے طور پر جانے جاتے ہیں - مثال کے طور پر، کمرے کے درجہ حرارت کی فی گھنٹہ پیمائش کے ساتھ ڈیٹا سیٹ۔

اس طرز عمل کا مطلب ہے کہ مخصوص میٹرکس کی وضاحت کرنے کی ضرورت ہے جو خاص طور پر ان ٹائم سیریز ڈیٹاسیٹس کے معیار کی پیمائش کر سکتی ہے۔

خود کار تعلق اور جزوی خود کار تعلق اسکور

اگرچہ ارتباط سے ملتا جلتا ہے، خود کار تعلق وقت کی سیریز کے تعلق کو اس کی موجودہ قدر پر ظاہر کرتا ہے جیسا کہ یہ اس کی سابقہ ​​اقدار سے متعلق ہے۔ پچھلی اوقات کے اثرات کو دور کرنے سے جزوی خودبخود تعلق پیدا ہوتا ہے۔ لہذا، خودکار ارتباط اسکور اس بات کی پیمائش کرتا ہے کہ مصنوعی ڈیٹا نے اصل ڈیٹاسیٹ سے اہم خودکار ارتباط، یا جزوی ارتباط کو کتنی اچھی طرح سے حاصل کیا ہے۔

افادیت کو سمجھنے کے لیے میٹرکس

اب ہم شماریاتی طور پر یہ جان چکے ہوں گے کہ مصنوعی ڈیٹا اصل ڈیٹا سیٹ سے ملتا جلتا ہے۔ اس کے علاوہ، ہمیں یہ بھی اندازہ لگانا چاہیے کہ متعدد ایم ایل الگورتھم پر تربیت حاصل کرنے پر ڈیٹا سائنس کے عمومی مسائل پر ترکیب شدہ ڈیٹاسیٹ کا کرایہ کتنا اچھا ہے۔

مندرجہ ذیل کا استعمال کرتے ہوئے کی افادیت میٹرکس، ہمارا مقصد یہ اعتماد پیدا کرنا ہے کہ ہم اصل ڈیٹا کی کارکردگی کے حوالے سے ڈاؤن اسٹریم ایپلی کیشنز پر کارکردگی حاصل کر سکتے ہیں۔

پیشن گوئی اسکور

اصل اصلی ڈیٹا کے مقابلے مصنوعی ڈیٹا کی کارکردگی کی پیمائش ایم ایل ماڈلز کے ذریعے کی جا سکتی ہے۔ ڈاون اسٹریم ماڈل اسکور مصنوعی اور اصلی ڈیٹا سیٹس دونوں پر تربیت یافتہ ML ماڈلز کی کارکردگی کا موازنہ کرکے مصنوعی ڈیٹا کے معیار کو حاصل کرتا ہے اور اصل ڈیٹاسیٹ سے روکے گئے ٹیسٹنگ ڈیٹا پر توثیق کرتا ہے۔ یہ فراہم کرتا ہے a ٹرین مصنوعی ٹیسٹ اصلی (TSTR) سکور اور ایک ٹرین ریئل ٹیسٹ ریئل (TRTR) بالترتیب سکور.

TSTR، TRTR سکور، اور فیچر امپورٹنس سکور (تصویر بذریعہ مصنف)

اسکور میں ریگریشن یا درجہ بندی کے کاموں کے لیے سب سے زیادہ قابل اعتماد ML الگورتھم کی ایک وسیع رینج شامل ہے۔ متعدد درجہ بندی کرنے والوں اور ریگریسرز کا استعمال اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ زیادہ تر الگورتھم میں اسکور کو زیادہ عام کیا جا سکتا ہے، تاکہ مصنوعی ڈیٹا کو مستقبل میں مفید سمجھا جا سکے۔

آخر میں، اگر TSTR سکور اور TRTR سکور کا موازنہ کیا جائے، تو یہ اس بات کی نشاندہی کرتا ہے کہ مصنوعی ڈیٹا میں حقیقی دنیا کی ایپلی کیشنز کے لیے موثر ML ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے استعمال کیا جانے والا معیار ہے۔

نمایاں اہمیت کا سکور

پیشن گوئی کے اسکور سے بہت زیادہ تعلق رکھتے ہیں، خصوصیت کی اہمیت (FI) سکور TSTR اور TRTR اسکورز میں تشریح شامل کر کے اسے بڑھاتا ہے۔

F1 سکور پیشین گوئی سکور کے ساتھ حاصل کردہ خصوصیت کی اہمیت کے آرڈر کی تبدیلیوں اور استحکام کا موازنہ کرتا ہے۔ اعداد و شمار کے مصنوعی سیٹ کو اعلی افادیت کا حامل سمجھا جاتا ہے اگر یہ خصوصیت کی اہمیت کا وہی ترتیب دیتا ہے جیسا کہ اصل اصلی ڈیٹا۔

کیو سکور

اس بات کو یقینی بنانے کے لیے کہ ہمارے نئے تیار کردہ ڈیٹا پر تربیت یافتہ ماڈل اصل ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے تربیت یافتہ ماڈل کی طرح ہی سوالات کے وہی جواب دے رہا ہے، ہم Qscore استعمال کرتے ہیں۔ یہ مصنوعی اور اصلی (اور ہولڈ آؤٹ) ڈیٹاسیٹس دونوں پر بے ترتیب جمع پر مبنی سوالات چلا کر مصنوعی ڈیٹا کی بہاو کارکردگی کی پیمائش کرتا ہے۔

یہاں خیال یہ ہے کہ ان دونوں استفسارات کو ایک جیسے نتائج ملنا چاہیے۔

ایک اعلی QScore اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ ڈاون اسٹریم ایپلی کیشنز جو استفسار اور جمع کرنے کے کاموں کو استعمال کرتی ہیں اصل ڈیٹاسیٹ کے برابر قدر فراہم کرسکتی ہیں۔

رازداری کو سمجھنے کے لیے میٹرکس

ساتھ کی رازداری ضابطے پہلے سے موجود ہیں، یہ ایک اخلاقی ذمہ داری ہے اور یہ یقینی بنانا ایک قانونی تقاضا ہے کہ حساس معلومات کی حفاظت کی جائے۔

اس سے پہلے کہ اس مصنوعی ڈیٹا کو آزادانہ طور پر شیئر کیا جا سکے اور ڈاؤن اسٹریم ایپلی کیشنز کے لیے استعمال کیا جا سکے، ہمیں پرائیویسی میٹرکس پر غور کرنا چاہیے جو اسٹیک ہولڈر کو یہ سمجھنے میں مدد کر سکتے ہیں کہ لیک ہونے والی معلومات کی حد کے لحاظ سے اصل ڈیٹا کے مقابلے میں تیار کردہ مصنوعی ڈیٹا کہاں کھڑا ہے۔ مزید برآں، ہمیں اس حوالے سے اہم فیصلے کرنے چاہئیں کہ مصنوعی ڈیٹا کو کس طرح شیئر اور استعمال کیا جا سکتا ہے۔

عین مطابق میچ سکور

رازداری کا براہ راست اور بدیہی جائزہ مصنوعی ریکارڈ کے درمیان حقیقی ڈیٹا کی کاپیاں تلاش کرنا ہے۔ عین مطابق میچ اسکور حقیقی ریکارڈوں کی تعداد کو شمار کرتا ہے جو مصنوعی سیٹ کے درمیان پائے جا سکتے ہیں۔

سکور صفر ہونا چاہیے، یہ بتاتے ہوئے کہ کوئی حقیقی معلومات موجود نہیں ہے جیسا کہ مصنوعی ڈیٹا میں ہے۔ اس سے پہلے کہ ہم مزید پرائیویسی میٹرکس کا جائزہ لیں یہ میٹرک اسکریننگ میکانزم کے طور پر کام کرتا ہے۔

پڑوسیوں کا رازداری کا اسکور

مزید برآں، پڑوسیوں کا پرائیویسی سکور مصنوعی ریکارڈوں کے تناسب کی پیمائش کرتا ہے جو حقیقی ریکارڈوں سے مماثلت میں بہت قریب ہو سکتا ہے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ، اگرچہ وہ براہ راست کاپیاں نہیں ہیں، لیکن یہ رازداری کے رساو کے ممکنہ نکات ہیں اور انفرنس حملوں کے لیے مفید معلومات کا ذریعہ ہیں۔

اسکور کا حساب اصل ڈیٹا کے ساتھ اوورلیپ کیے گئے مصنوعی ڈیٹا پر ایک اعلیٰ جہتی قریبی پڑوسیوں کی تلاش کے ذریعے لگایا جاتا ہے۔

رکنیت کا اندازہ اسکور

ڈیٹا سائنس لائف سائیکل میں، ایک بار جب کسی ماڈل کو تربیت دی جاتی ہے، تو اسے اب تربیتی نمونوں تک رسائی کی ضرورت نہیں رہتی ہے اور وہ نادیدہ ڈیٹا پر پیشین گوئیاں کر سکتا ہے۔ اسی طرح، ہمارے معاملے میں، ایک بار جب سنتھیسائزر ماڈل کو تربیت دی جاتی ہے، مصنوعی ڈیٹا کے نمونے اصل ڈیٹا کی ضرورت کے بغیر تیار کیے جا سکتے ہیں۔

ایک قسم کے حملے کے ذریعے کہا جاتا ہے۔ "رکنیت کے حوالے سے حملہ"، حملہ آور اس ڈیٹا کو ظاہر کرنے کی کوشش کر سکتے ہیں جو مصنوعی ڈیٹا بنانے کے لیے استعمال کیا گیا تھا، بغیر اصل ڈیٹا تک رسائی کے۔ اس کے نتیجے میں رازداری کا سمجھوتہ ہوتا ہے۔

ممبرشپ انفرنس اسکور ممبرشپ انفرنس اٹیک کے کامیاب ہونے کے امکان کی پیمائش کرتا ہے۔

کم اسکور سے اندازہ کی فزیبلٹی کا پتہ چلتا ہے کہ ایک خاص ریکارڈ تربیتی ڈیٹاسیٹ کا ممبر تھا جس کی وجہ سے مصنوعی ڈیٹا بنایا گیا۔ دوسرے الفاظ میں، حملے انفرادی ریکارڈ کی تفصیلات کا اندازہ لگا سکتے ہیں، اس طرح رازداری سے سمجھوتہ کر سکتے ہیں۔

ایک اعلی رکنیت کا تخمینہ اسکور اس بات کی نشاندہی کرتا ہے کہ حملہ آور کا یہ تعین کرنے کا امکان نہیں ہے کہ آیا کوئی خاص ریکارڈ مصنوعی ڈیٹا بنانے کے لیے استعمال ہونے والے اصل ڈیٹاسیٹ کا حصہ تھا۔ اس کا مطلب یہ بھی ہے کہ مصنوعی ڈیٹا کے ذریعے کسی فرد کی معلومات سے سمجھوتہ نہیں کیا گیا۔

ہولڈ آؤٹ کا تصور

ایک اہم بہترین عمل جس کی ہمیں پیروی کرنی چاہیے وہ یہ ہے کہ اس بات کو یقینی بنائیں کہ مصنوعی ڈیٹا کافی عام ہے اور اصل ڈیٹا سے زیادہ فٹ نہیں ہے جس پر اسے تربیت دی گئی تھی۔ عام ڈیٹا سائنس کے بہاؤ میں، رینڈم فاریسٹ کلاسیفائر جیسے ایم ایل ماڈلز بناتے ہوئے، ہم ٹیسٹ ڈیٹا کو ایک طرف رکھتے ہیں، ٹریننگ ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے ماڈلز کو تربیت دیتے ہیں، اور غیب ٹیسٹ ڈیٹا پر میٹرکس کا جائزہ لیتے ہیں۔

اسی طرح، مصنوعی ڈیٹا کے لیے، ہم اصل ڈیٹا کا ایک نمونہ ایک طرف رکھتے ہیں - جسے عام طور پر ہولڈ آؤٹ ڈیٹاسیٹ یا غیر دیکھے ہوئے ودہولڈ ٹیسٹ ڈیٹا کہا جاتا ہے - اور ہولڈ آؤٹ ڈیٹاسیٹ کے خلاف تیار کردہ مصنوعی ڈیٹا کا جائزہ لیتے ہیں۔

ہولڈ آؤٹ ڈیٹاسیٹ سے اصل ڈیٹا کی نمائندگی کی توقع کی جاتی ہے، ابھی تک یہ نہیں دیکھا گیا کہ مصنوعی ڈیٹا کب بنایا گیا تھا۔ لہذا، ہولڈ آؤٹ اور مصنوعی ڈیٹاسیٹس سے اصل کا موازنہ کرتے وقت تمام میٹرکس کے لیے ایک جیسے اسکورز کا ہونا بہت ضروری ہے۔

جب ایک جیسے سکور حاصل کیے جاتے ہیں، تو ہم یہ ثابت کر سکتے ہیں کہ مصنوعی ڈیٹا پوائنٹس اصل ڈیٹا پوائنٹس کو یاد رکھنے کا نتیجہ نہیں ہیں، جبکہ اسی وفاداری اور افادیت کو برقرار رکھتے ہوئے۔

فائنل خیالات

دنیا مصنوعی ڈیٹا کی اسٹریٹجک اہمیت کو سمجھنا شروع کر رہی ہے۔ ڈیٹا سائنسدانوں اور ڈیٹا جنریٹرز کے طور پر، یہ ہمارا فرض ہے کہ ہم اس مصنوعی ڈیٹا پر اعتماد پیدا کریں جو ہم تیار کرتے ہیں اور اس بات کو یقینی بنائیں کہ یہ کسی مقصد کے لیے ہے۔

ڈیٹا سائنس ڈویلپمنٹ ٹول کٹ میں مصنوعی ڈیٹا تیار ہو رہا ہے۔ MIT ٹیکنالوجی کا جائزہ ہے کا کہنا مصنوعی ڈیٹا 2022 کی پیش رفت ٹیکنالوجیز میں سے ایک ہے۔ گارٹنر.

کے مطابق میکنسی، مصنوعی ڈیٹا ان اخراجات اور رکاوٹوں کو کم کرتا ہے جو آپ کو الگورتھم تیار کرنے یا ڈیٹا تک رسائی حاصل کرنے کے وقت درپیش ہوں گی۔

مصنوعی اعداد و شمار کی تخلیق کا مقصد ڈاون اسٹریم ایپلی کیشنز کو جاننا اور مصنوعی ڈیٹا کے معیار کے لیے مختلف جہتوں کے درمیان تجارت کو سمجھنا ہے۔

خلاصہ

مصنوعی ڈیٹا کے صارف کے طور پر، استعمال کے کیس کے سیاق و سباق کی وضاحت کرنا ضروری ہے جس کے لیے مصنوعی کا ہر نمونہ مستقبل میں استعمال کیا جائے گا۔ بالکل اسی طرح جیسے حقیقی اعداد و شمار کے ساتھ، مصنوعی ڈیٹا کا معیار استعمال کے مطلوبہ کیس کے ساتھ ساتھ ترکیب کے لیے منتخب کردہ پیرامیٹرز پر منحصر ہوتا ہے۔

مثال کے طور پر، اصلی ڈیٹا کی طرح مصنوعی ڈیٹا میں آؤٹ لیرز رکھنا دھوکہ دہی کا پتہ لگانے کے استعمال کے کیس کے لیے مفید ہے۔ تاہم، رازداری کے خدشات کے ساتھ صحت کی دیکھ بھال کے استعمال کے معاملے میں یہ مفید نہیں ہے، کیونکہ عام طور پر باہر جانے والے معلومات کا رساو ہو سکتے ہیں۔

مزید برآں، وفاداری، افادیت، اور رازداری کے درمیان تجارت موجود ہے۔ ڈیٹا کو بیک وقت تینوں کے لیے بہتر نہیں بنایا جا سکتا۔ یہ میٹرکس اسٹیک ہولڈرز کو ہر استعمال کے معاملے کے لیے ضروری چیزوں کو ترجیح دینے اور تیار کردہ مصنوعی ڈیٹا سے توقعات کا انتظام کرنے کے قابل بناتے ہیں۔

بالآخر، جب ہم ہر میٹرک کی قدروں کو دیکھتے ہیں اور جب وہ توقعات پر پورا اترتے ہیں، تو اسٹیک ہولڈرز ان حلوں پر اعتماد کر سکتے ہیں جو وہ مصنوعی ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے بناتے ہیں۔

سٹرکچرڈ مصنوعی ڈیٹا کے استعمال کے کیسز میں سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ کے ٹیسٹ ڈیٹا سے لے کر کلینیکل ٹرائلز میں مصنوعی کنٹرول ہتھیار بنانے تک وسیع پیمانے پر اطلاق ہوتا ہے۔

ان مواقع کو دریافت کرنے کے لیے پہنچیں یا قدر کو ظاہر کرنے کے لیے ایک PoC بنائیں۔

---

فارس حداد AABG اسٹریٹجک پرسوٹ ٹیم میں ڈیٹا اور بصیرت کی قیادت ہے۔ وہ انٹرپرائزز کو کامیابی سے ڈیٹا پر مبنی بننے میں مدد کرتا ہے۔