Ez a cikk a ComputerTrends magazin 2024. március 13-ai lapszámában jelent meg.
Mi a szintetikus adatgenerálás?
A folyamat során mesterségesen hoznak létre adatokat, amelyek hasonlóak vagy azonosak lehetnek a valós adatokkal. Ez általában olyan algoritmusok segítségével történik, amelyek megtanulják a valós adatokban rejlő mintákat és jellemzőket, majd ezeket felhasználva új, szintetikus adatokat hoznak létre.
A szintetikus adatgenerálásnak számos előnye lehet a jövőbeni alkalmazásokban. Ilyen például az adatvédelem és a biztonság területe. A szintetikus adatok használata lehetővé teszi, hogy érzékeny vagy személyes információk nélkül teszteljék, fejlesszék vagy osszák meg az adatokat. Ez különösen fontos az olyan területeken, ahol az adatok bizalmasak, például az egészségügyben vagy különböző pénzügyi területeken.
Ahol kevés valós adat áll rendelkezésre, a szintetikus adatok használata segíthet kiegyensúlyozni a hiányzó információkat. Ez lehetővé teszi a tanulási modellek jobb teljesítményét és pontosságát.
A szintetikus adatok segítségével könnyebben és biztonságosabban tesztelhetők az algoritmusok és a modellek. Így a fejlesztők könnyebben finomíthatják és optimalizálhatják a rendszereiket.
Szintetikus adatok létrehozásával olyan jelenségeket lehet szimulálni, amelyek ritkák vagy nehezen elérhetők a valóságban. Ez hasznos lehet a ritka eseményekre való felkészülés, például a természeti katasztrófák vagy rendkívüli gazdasági események esetén.
Mi a generatív AI?
A generatív AI a mesterséges intelligencia egy olyan ágazata, amelynek célja új, eredeti tartalmak, adatok vagy információk létrehozása. Ez a terület különféle technikákat és modelleket foglal magában, amelyek képesek valóságosnak tűnő új adatokat vagy tartalmakat előállítani.
Az egyik ilyen technika a generatív modellek alkalmazása, mint például a mély neurális hálózatok. Ezek a modellek képesek megtanulni a bemeneti adatok statisztikáját, és aztán új, hasonló adatokat generálni. A generatív AI-t széles körben alkalmazzák szöveggenerálásra, kép- és videógenerálásra, zenealkotásra, és más kreatív tartalmak előállítására.
A megfelelő eredmény elérése érdekében viszont fontos szerepet játszik a "prompt engineering". A prompt az az input, amit a felhasználók a modellnek adnak át annak érdekében, hogy a legmegfelelőbb választ kapják. Minél részletesebb, bővebb a prompt, illetve példát is tartalmaz, annál jobb választ fog kapni a felhasználó. Ez egy kulcsfontosságú rész a teljesítmény optimalizációja érdekében!
Az Amazon Bedrock egy megfelelő választás lehet, amely egy teljeskörűen vezérelt generatív AI szolgáltatás és széles körű modellválasztékot tartalmaz vezető AI cégektől, mint például az AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral AI, Stability AI és az Amazon.
Miben tud segíteni a TC2?
Amennyiben vállalatuk a mesterséges intelligencia alapú szintetikus adatgenerálás előnyeit szeretné kiaknázni, cégünk elkötelezett abban, hogy olyan szolgáltatásokat nyújtson, amelyek segítségével magabiztosan léphetnek a jövőbe, és optimálisan hasznosíthatják a modern technológia által kínált előnyöket. Segítséget tudunk nyújtani a folyamat különböző mérföldköveinél, a tervezési szakaszban szaktanácsadást nyújtunk a legoptimálisabb megoldások kiválasztásában, míg a fejlesztés során személyre szabott megoldásokat biztosítunk ügyfeleink számára. Emellett a szintetikusan generált adatok tesztelésében is segítünk, hogy ügyfeleink biztosak lehessenek a rendszerük stabil és hatékony működésében.
