مصنوعی ڈیٹا کیا ہے؟ مشین لرننگ اور رازداری کے لیے ان کی اقسام، استعمال کے کیسز اور ایپلیکیشنز

ڈیٹا سائنس اور مشین لرننگ کا میدان ہر ایک دن بڑھ رہا ہے۔ چونکہ وقت کے ساتھ نئے ماڈلز اور الگورتھم تجویز کیے جا رہے ہیں، ان نئے الگورتھم اور ماڈلز کو تربیت اور جانچ کے لیے بہت زیادہ ڈیٹا کی ضرورت ہے۔ ڈیپ لرننگ ماڈلز آج کل بہت زیادہ مقبولیت حاصل کر رہے ہیں، اور وہ ماڈلز ڈیٹا کے بھوکے بھی ہیں۔ مختلف مسائل کے بیانات کے تناظر میں اتنی بڑی مقدار میں ڈیٹا حاصل کرنا کافی گھناؤنا، وقت طلب اور مہنگا عمل ہے۔ ڈیٹا کو حقیقی زندگی کے منظرناموں سے اکٹھا کیا گیا ہے، جو سیکیورٹی کی ذمہ داریوں اور رازداری کے خدشات کو بڑھاتا ہے۔ زیادہ تر ڈیٹا نجی ہوتا ہے اور رازداری کے قوانین اور ضوابط کے ذریعے محفوظ ہوتا ہے، جو تنظیموں کے درمیان یا بعض اوقات کسی ایک تنظیم کے مختلف محکموں کے درمیان ڈیٹا کے اشتراک اور نقل و حرکت میں رکاوٹ بنتا ہے—جس کے نتیجے میں تجربات اور مصنوعات کی جانچ میں تاخیر ہوتی ہے۔ تو سوال یہ پیدا ہوتا ہے کہ یہ مسئلہ کیسے حل ہو سکتا ہے؟ کسی کی رازداری کے بارے میں خدشات پیدا کیے بغیر ڈیٹا کو مزید قابل رسائی اور کھلا کیسے بنایا جا سکتا ہے؟  

اس مسئلے کا حل کچھ معلوم ہوتا ہے۔ مصنوعی ڈیٹا۔ 

تو، مصنوعی ڈیٹا کیا ہے؟

تعریف کے مطابق، مصنوعی ڈیٹا مصنوعی طور پر یا الگورتھم سے تیار کیا جاتا ہے اور اصل ڈیٹا کے بنیادی ڈھانچے اور خاصیت سے قریب سے ملتا ہے۔ اگر ترکیب شدہ ڈیٹا اچھا ہے، تو یہ حقیقی ڈیٹا سے الگ نہیں کیا جا سکتا۔

مصنوعی ڈیٹا کی کتنی مختلف اقسام ہو سکتی ہیں؟

اس سوال کا جواب بہت کھلا ہے، کیونکہ ڈیٹا بہت سی شکلیں لے سکتا ہے، لیکن ہمارے پاس بہت زیادہ ہے۔ 

1. ٹیکسٹ ڈیٹا
2. سمعی یا بصری ڈیٹا (مثال کے طور پر، تصاویر، ویڈیوز اور آڈیو)
3. ٹیبلر ڈیٹا

مشین لرننگ کے لیے مصنوعی ڈیٹا کے کیسز استعمال کریں۔

ہم صرف تین قسم کے مصنوعی ڈیٹا کے استعمال کے معاملات پر بات کریں گے، جیسا کہ اوپر بتایا گیا ہے۔

• NLP ماڈلز کی تربیت کے لیے مصنوعی ٹیکسٹ ڈیٹا کا استعمال

مصنوعی ڈیٹا میں قدرتی زبان کی پروسیسنگ کے میدان میں ایپلی کیشنز موجود ہیں. مثال کے طور پر، Amazon میں Alexa AI ٹیم اپنے NLU سسٹم (قدرتی زبان کی سمجھ) کے لیے تربیتی سیٹ کو ختم کرنے کے لیے مصنوعی ڈیٹا استعمال کرتی ہے۔ یہ انہیں موجودہ یا کافی صارفین کے تعامل کے ڈیٹا کے بغیر نئی زبانوں کی تربیت کے لیے ٹھوس بنیاد فراہم کرتا ہے۔

• وژن الگورتھم کی تربیت کے لیے مصنوعی ڈیٹا کا استعمال

   آئیے یہاں وسیع پیمانے پر استعمال کے معاملے پر بات کرتے ہیں۔ فرض کریں کہ ہم تصویر میں چہروں کی تعداد کا پتہ لگانے یا گننے کے لیے الگورتھم تیار کرنا چاہتے ہیں۔ ماڈل کو تربیت دینے کے لیے ہم ایک GAN یا کسی اور تخلیقی نیٹ ورک کا استعمال کر سکتے ہیں تاکہ حقیقت پسندانہ انسانی چہروں، یعنی ایسے چہرے جو حقیقی دنیا میں موجود نہ ہوں۔ ایک اور فائدہ یہ ہے کہ ہم کسی کی رازداری کی خلاف ورزی کیے بغیر ان الگورتھم سے جتنا چاہیں ڈیٹا تیار کر سکتے ہیں۔ لیکن ہم حقیقی ڈیٹا استعمال نہیں کر سکتے کیونکہ اس میں کچھ افراد کے چہرے ہوتے ہیں، اس لیے کچھ رازداری کی پالیسیاں اس ڈیٹا کے استعمال پر پابندی لگاتی ہیں۔

استعمال کا ایک اور معاملہ نقلی ماحول میں کمک سیکھنا ہے۔ فرض کریں کہ ہم ایک روبوٹک بازو کی جانچ کرنا چاہتے ہیں جو کسی چیز کو پکڑنے اور اسے ایک باکس میں رکھنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ اس مقصد کے لیے ایک کمک سیکھنے کا الگورتھم ڈیزائن کیا گیا ہے۔ ہمیں اسے جانچنے کے لیے تجربات کرنے کی ضرورت ہے کیونکہ اسی طرح کمک سیکھنے کا الگورتھم سیکھتا ہے۔ حقیقی زندگی کے منظر نامے میں ایک تجربہ ترتیب دینا کافی مہنگا اور وقت طلب ہے، جس سے مختلف تجربات کی تعداد محدود ہو جاتی ہے جو ہم انجام دے سکتے ہیں۔ لیکن اگر ہم مصنوعی ماحول میں تجربات کرتے ہیں، تو تجربہ ترتیب دینا نسبتاً سستا ہے کیونکہ اس کے لیے روبوٹک بازو کے پروٹو ٹائپ کی ضرورت نہیں ہوگی۔

• ٹیبلر ڈیٹا کا استعمال

ٹیبلر مصنوعی ڈیٹا مصنوعی طور پر تیار کردہ ڈیٹا ہے جو میزوں میں محفوظ حقیقی دنیا کے ڈیٹا کی نقل کرتا ہے۔ یہ ڈیٹا قطاروں اور کالموں میں ترتیب دیا گیا ہے۔ ان ٹیبلز میں کوئی بھی ڈیٹا ہو سکتا ہے، جیسے میوزک پلے لسٹ۔ ہر گانے کے لیے، آپ کا میوزک پلیئر معلومات کا ایک گروپ رکھتا ہے: اس کا نام، گلوکار، اس کی لمبائی، اس کی صنف، وغیرہ۔ یہ ایک فنانس ریکارڈ بھی ہو سکتا ہے جیسے بینک ٹرانزیکشنز، اسٹاک کی قیمتیں وغیرہ۔

بینک ٹرانزیکشنز سے متعلق مصنوعی ٹیبلر ڈیٹا کا استعمال ماڈلز کو تربیت دینے اور دھوکہ دہی والے لین دین کا پتہ لگانے کے لیے الگورتھم ڈیزائن کرنے کے لیے کیا جاتا ہے۔ اسٹاک کی مستقبل کی قیمتوں کی پیشن گوئی کرنے کے لیے ماضی کے اسٹاک کی قیمت کے اعداد و شمار کا استعمال ماڈلز کی تربیت اور جانچ کے لیے کیا جا سکتا ہے۔

مشین لرننگ میں مصنوعی ڈیٹا استعمال کرنے کا ایک اہم فائدہ یہ ہے کہ ڈیولپر ڈیٹا پر کنٹرول رکھتا ہے۔ وہ کسی بھی خیال کو جانچنے اور اس کے ساتھ تجربہ کرنے کی ضرورت کے مطابق ڈیٹا میں تبدیلیاں کر سکتا ہے۔ دریں اثنا، ایک ڈویلپر ماڈل کی ترکیب شدہ ڈیٹا پر جانچ کر سکتا ہے، اور یہ اس بات کا بہت واضح خیال دے گا کہ ماڈل حقیقی زندگی کے ڈیٹا پر کیسے کارکردگی کا مظاہرہ کرے گا۔ اگر کوئی ڈویلپر کسی ماڈل کو آزمانا چاہتا ہے اور حقیقی ڈیٹا کا انتظار کرتا ہے، تو ڈیٹا حاصل کرنے میں ہفتوں یا مہینے بھی لگ سکتے ہیں۔ لہذا، ٹیکنالوجی کی ترقی اور اختراع میں تاخیر۔

اب ہم اس بات پر بحث کرنے کے لیے تیار ہیں کہ مصنوعی ڈیٹا ڈیٹا کی رازداری سے متعلق مسائل کو حل کرنے میں کس طرح مدد کرتا ہے۔

بہت سی صنعتیں جدت اور ترقی کے لیے اپنے صارفین کے تیار کردہ ڈیٹا پر انحصار کرتی ہیں، لیکن اس ڈیٹا میں ذاتی طور پر قابل شناخت معلومات (PII) ہوتا ہے، اور رازداری کے قوانین ایسے ڈیٹا کی پروسیسنگ کو سختی سے کنٹرول کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، جنرل ڈیٹا پروٹیکشن ریگولیشن (GDPR) ایسے استعمال سے منع کرتا ہے جن کے لیے واضح طور پر رضامندی نہیں دی گئی تھی جب تنظیم نے ڈیٹا اکٹھا کیا تھا۔ چونکہ مصنوعی ڈیٹا حقیقی ڈیٹا کے بنیادی ڈھانچے سے بہت قریب سے ملتا ہے اور ساتھ ہی یہ یقینی بناتا ہے کہ کوئی حقیقی ڈیٹا میں موجود فرد کی مصنوعی ڈیٹا سے دوبارہ شناخت کی جا سکتی ہے۔ نتیجے کے طور پر، مصنوعی ڈیٹا کی پروسیسنگ اور شیئرنگ میں بہت کم ضابطے ہوتے ہیں، جس کے نتیجے میں تیز تر ترقی اور اختراعات اور ڈیٹا تک آسان رسائی ہوتی ہے۔

نتیجہ

مصنوعی ڈیٹا کے بہت سے اہم فوائد ہیں۔ یہ ML ڈویلپرز کو تجربات پر کنٹرول دیتا ہے اور ترقی کی رفتار کو بڑھاتا ہے کیونکہ ڈیٹا اب زیادہ قابل رسائی ہے۔ یہ بڑے پیمانے پر تعاون کو فروغ دیتا ہے کیونکہ ڈیٹا آزادانہ طور پر شیئر کیا جا سکتا ہے۔ مزید برآں، مصنوعی ڈیٹا حقیقی ڈیٹا سے افراد کی رازداری کی حفاظت کی ضمانت دیتا ہے۔

<!–

->