كل يوم، يتم جمع عدد كبير من البيانات من قبل المنظمات لإنشاء مجموعات بيانات من بينها البيانات التركيبية والتي من شأنها أن تساعد في تشغيل الخوارزميات.
يتم تجميع هذه البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر غير المحددة، يواجه علماء البيانات التحدي المتمثل في جمع البيانات وفصلها ومعالجتها، مما يؤخر عملية إنشاء مجموعات بيانات دقيقة في إطار زمني معين.
لتصحيح هذه المشكلة، تقوم بعض المنظمات بشراء البيانات، حيث يتم إنشاء البيانات من خلال عمليات الحوسبة للأنظمة وإنشاء مجموعات البيانات بشكل أسرع، مقارنة بمجموعات البيانات التي تم إنشاؤها باستخدام بيانات العالم الحقيقي.
انشاء البيانات التركيبية
على عكس بيانات العالم الحقيقي يتم اختراع البيانات التركيبية وتخيلها، إن إنشاء تلك البيانات ليس جديدًا، ولكن مع زيادة الطلب على العمليات التي تعتمد على البيانات، يعد انتهاك الخصوصية أحد الشواغل الرئيسية بين المنظمات.
مع الاعتماد الكبير للمنظمات على البيانات، على مدى السنوات القليلة الماضية، زادت حوادث الهجمات الإلكترونية والبرامج الضارة، حيث تعرضت المنظمات لخسائر فادحة.
للتخفيف من مثل هذه الحوادث تتطلع المؤسسات الآن إلى إنشاء بيانات تركيبية دون التأثير على خصوصية المنظمة.
يعد اختبار المنتج مجالًا آخر تواجه فيه المؤسسات تحديات نظرًا لعدم وجود البيانات المطلوبة أو عدم توفرها، من خلال شراء البيانات من برامج الحوسبة، يمكن إنشاء نموذج يساعد في اختبار المنتج.
إقرأ أيضا:صراع إيلون ماسك وجيف بيزوس حول انترنت الأقمار الصناعيةما هي البيانات التركيبية Synthetic Data؟
تشير البيانات التركيبية إلى توليد البيانات من خلال برامج الكمبيوتر، لإنشاء مجموعات البيانات التي يمكن أن تساعد في بناء الذكاء الإصطناعي، ونموذج التعلم العميق، وكذلك المساعدة في اختبار البرامج، وهو مطلوب أيضًا لتدريب البيانات على خوارزميات التعلم الآلي.
يتم توليد البيانات على أساس التوزيع، وكذلك ملاءمة البيانات الحقيقية لتوزيع معروف باستخدام طريقة مونت كارلو، وبمساعدة نماذج التعلم العميق مثل Variational Autoencoder (VAE)، وشبكة الخصومة التوليدية (GAN).
أهمية البيانات التركيبية في المستقبل
حتى فيس بوك وهي شركة معروفة بكمياتها الهائلة من البيانات، لجأت إلى الإستحواذ على AI Reverie، وهي شركة بيانات تركيبية لتحسين قدراتها التدريبية.
تتوقع شركة Gartner أنه بحلول عام 2024، سيتم إنشاء 60 في المائة من البيانات المستخدمة في إنشاء مشاريع الذكاء الاصطناعي والتحليلات صناعياً.
تُستخدم خوارزميات التعلم الآلي لإنشاء بيانات تركيبية، واستهلاك بيانات حقيقية للتدريب على أنماط السلوك وإنشاء بيانات مزيفة تحتفظ بالخصائص الإحصائية لمجموعة البيانات الأصلية، بعبارات أبسط يتم إنشاء البيانات التركيبية لتقليد سيناريوهات العالم الحقيقي.
سواء كانت شركتك تعاني من قلة البيانات التي يتم جمعها أو من غير دقتها أو أنك لا تجمع بعض البيانات الأكثر حساسية عن المستخدمين، يمكن للذكاء الإصطناعي مساعدتك في ملء الفراغات ومعرفة جمهورك.
إقرأ أيضا:سيطرة جوجل على سوق محركات البحث مستمرة لكنها مهددةتطبيقات البيانات التركيبية Synthetic Data
يتم استخدام البيانات التركيبية في قطاعات مختلفة وإليك تطبيقاتها:
التسويق: بمساعدة البيانات التركيبية، يمكن لأقسام التسويق تحسين الإنفاق التسويقي، من خلال الاستفادة من البيانات المبتكرة والمتخيلة كممتلكات لتقييم التحفيز التسويقي المفصل والفرد، نظرًا لأن التحفيز التسويقي غالبًا ما يتضمن موافقة العميل، فإن هذا غير ممكن مع بيانات الوقت الفعلي.
السيارات ذاتية القيادة: من خلال دمج البيانات التركيبية في خوارزميات التعلم الآلي، يتم إنشاء مجموعات كبيرة من البيانات، والتي يتم تطبيقها بعد ذلك لتحفيز السيارات ذاتية القيادة.
تحسين المنتجات والبرامج: يتم إنشاء البيانات باستخدام مجموعة أدوات البيانات التركيبية، مما يلغي الحاجة إلى فترة الانتظار لتوليد البيانات وبالتالي الإستمرار في تطوير المنتج وتجنب الإختبارات الكثير قبل طرحه وبالتالي تقليل التكاليف.
إقرأ أيضا:7 مفاتيح نجاح التجارة الإلكترونية خلال 2021تعزيز الخصوصية والأمان: يتمثل التطبيق الأساسي للبيانات التركيبية في الحفاظ على الخصوصية، من خلال تدريب البيانات التركيبية على المراقبة بالفيديو، يمكن أن تعمل كنموذج للتعرف على الصور، وفي تحديد التزييف العميق عن طريق اختبار أنظمة التعرف على الوجه، كما أن الشركات لن تكون بحاجة إلى جمع الكثير من البيانات عن المستخدمين لمعرفة اهتماماتهم.
نهاية التلاعب بالأسعار ومقترحات الذكاء الإصطناعي في الصين
حل مشكلة ادمان المقامرة باستخدام الذكاء الإصطناعي
كيف يطور الذكاء الإصطناعي صناعة التسويق بالعمولة أو الأفلييت؟
ما هو الذكاء الإصطناعي أنواعه وكيف يعمل وعقبات تطويره؟
من هو مخترع بيتكوين؟ الروبوت و الذكاء الإصطناعي خلف بلوك تشين
