Süni intellektdə sintetik məlumatların istifadəsi və yaratdığı yeni imkanlar

    Süni intellekt (AI) son bir neçə ildə səhiyyə, maliyyə və istehsalat kimi müxtəlif sənaye sahələrində tətbiqləri ilə əhəmiyyətli irəliləyiş əldə etmişdir. Bununla belə, süni intellekt tərtibatçılarının üzləşdiyi ən böyük problemlərdən biri maşın öyrənmə modellərini öyrətmək üçün böyük həcmdə yüksək keyfiyyətli məlumat əldə etməkdir. Və məhz bu məlumat çatışmazlığı probleminin potensial həlli olaraq, meydana sintetik məlumatlar anlayışı gəlir.

    Sintetik məlumatlar, real məlumatları təqlid edən süni şəkildə yaradılan məlumatlardır. O, generativ rəqib şəbəkələr (GAN) və variasiya avtokodlayıcıları (VAE) kimi müxtəlif üsullardan istifadə etməklə yaradıla bilir. Sintetik məlumatlar, orijinal məlumatları təqdim edən şəxslərin və ya təşkilatların məxfiliyinə xələl gətirmədən maşın öyrənmə modellərini hazırlamaq üçün istifadə edilir. Bu, tibbi qeydlər və ya maliyyə əməliyyatları kimi həssas məlumatlar üçün xüsusilə faydalıdır.

    Sintetik məlumatların potensial faydalarına baxmayaraq, hələ də həll edilməli olan bəzi problemlər var. Ən böyük problemlərdən biri sintetik məlumatların real məlumatları təmsil etməsini təmin etməkdir. Sintetik məlumatlar dəqiq deyilsə, maşın öyrənmə modeli real dünya ssenarilərində yaxşı işləməyə bilər. Bu problemin öhdəsindən gəlmək üçün tərtibatçılar sintetik məlumatların real dünya məlumatları ilə eyni paylanmadan istifadə edərək yaradılmasını təmin etməlidirlər.

    Digər problem sintetik məlumatlarda müxtəlifliyin olmamasıdır. Maşın öyrənmə modelləri gözlənilməz vəziyyətlərin öhdəsindən gələ bilmələrini təmin etmək üçün mümkün qədər geniş ssenariləri əhatə edən məlumatlar üzərində öyrədilməlidir. Bununla belə, sintetik məlumatlar çox vaxt məhdud ssenarilər toplusundan istifadə etməklə yaradılır ki, bu da real dünya ssenarilərini idarə etmək üçün kifayət qədər möhkəm olmayan modellərlə nəticələnə bilər.

Sintetik məlumatlardan istifadə imkanları

    Çətinliklərə baxmayaraq, süni intellektdə sintetik məlumatlardan istifadə etmək üçün çoxlu imkanlar var. Ən böyük üstünlüklərdən biri tez və ucuz qiymətə böyük həcmdə məlumat yaratmaq imkanıdır. Bu, AI-nin inkişafında tez-tez darboğaz olan məlumatların toplanması vaxtını və xərclərini əhəmiyyətli dərəcədə azalda bilər.

    Digər bir üstünlük, geniş ssenariləri əhatə edən müxtəlif verilənlər dəstləri yaratmaq üçün sintetik məlumatlardan istifadə etmək imkanıdır. Bu, maşın öyrənmə modellərinin performansını yaxşılaşdıra və onları real dünya ssenarilərində daha möhkəm edə bilər.

    Sintetik məlumatlar, məlumat çatışmazlığı probleminin potensial həllini təklif edən AI sahəsində maraqlı bir inkişafdır. Hələ həll edilməli olan bəzi problemlər olsa da, sintetik məlumatların böyük həcmdə müxtəlif məlumatların tez və ucuz şəkildə yaradılması baxımından təklif etdiyi imkanlar müstəsnadır. Süni intellekt inkişaf etməyə davam etdikcə, sintetik məlumatların maşın öyrənmə modellərinin inkişafında getdikcə daha vacib rol oynayacağı ehtimal olunur.

Müəllif: Aygün Zərbəliyeva