โมเดลกําเนิดเป็นมากกว่าอัลกอริทึม พวกเขาเป็นสถาปนิกของข้อมูลเทียมซึ่งเปิดประตูสู่ความเป็นไปได้ไม่รู้จบในยุคที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล พวกเขานําเสนอประเภทและเทคนิคต่าง ๆ ที่ช่วยให้สามารถสร้างข้อมูลสังเคราะห์ด้วยการรักษาความเป็นส่วนตัวการเพิ่มข้อมูลและประโยชน์อื่น ๆ
ในบล็อกนี้ เราจะสํารวจโมเดลกําเนิดและประเภทและบทบาทต่างๆ ตั้งแต่การปกป้องความเป็นส่วนตัวไปจนถึงการปรับปรุงชุดข้อมูล เริ่มกันเลย!
โมเดลกําเนิดคืออะไร?
โมเดลกําเนิดเป็นโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงประเภทหนึ่งที่สร้างข้อมูลใหม่ที่คล้ายกับชุดข้อมูลที่กําหนด
แบบจําลองกําเนิดเป็นเครื่องมือสําคัญในการสร้างข้อมูลสังเคราะห์ โมเดลเหล่านี้ใช้ปัญญาประดิษฐ์ สถิติ และความน่าจะเป็นเพื่อสร้างตัวแทนหรือแนวคิดเกี่ยวกับสิ่งที่คุณเห็นในข้อมูลหรือตัวแปรที่คุณสนใจ
ความสามารถในการสร้างข้อมูลสังเคราะห์นี้มีประโยชน์ในแมชชีนเลิร์นนิงที่ไม่มีผู้ดูแล จะช่วยให้คุณได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับรูปแบบและคุณสมบัติของปรากฏการณ์ในโลกแห่งความเป็นจริง คุณสามารถใช้ความเข้าใจที่ขับเคลื่อนด้วย AI นี้เพื่อสร้างการคาดการณ์เกี่ยวกับความน่าจะเป็นต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่คุณกําลังสร้างแบบจําลอง
ความสําคัญของแบบจําลองกําเนิดสําหรับการสร้างข้อมูลสังเคราะห์
ข้อมูลสังเคราะห์ หมายถึงข้อมูลที่สร้างขึ้นเทียมซึ่งดูเหมือนข้อมูลจากโลกแห่งความเป็นจริง แบบจําลองกําเนิดมีบทบาทสําคัญในการสร้างข้อมูลสังเคราะห์ด้วยเหตุผลหลายประการ เป็นวิธีพื้นฐานในการสร้างข้อมูลปลอม เนื่องจากสามารถคัดลอกแบบจําลองและคุณสมบัติทางสถิติของข้อมูลจริงได้
ต่อไปนี้คือสาเหตุหลักบางประการว่าทําไมการใช้แบบจําลองกําเนิดเพื่อสร้างข้อมูลสังเคราะห์จึงเป็นสิ่งสําคัญ:
- ความเป็นส่วนตัวและการปกป้องข้อมูล: โมเดลกําเนิดช่วยให้คุณสร้าง ชุดข้อมูลสังเคราะห์ โดยไม่ต้องใช้ข้อมูลส่วนบุคคลหรือข้อมูลที่ละเอียดอ่อน ทําให้ชุดข้อมูลเหมาะสําหรับการวิจัยและพัฒนาในขณะที่ปกป้องความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้
- การเพิ่มข้อมูล: คุณสามารถใช้โมเดลการสร้างเพื่อสร้างข้อมูลการฝึกอบรมใหม่เพื่อเพิ่มชุดข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อการได้รับข้อมูลจริงมากขึ้นมีราคาแพงหรือใช้เวลานาน
- ข้อมูลที่ไม่สมดุล: หากคุณกําลังทํางานกับชุดข้อมูลที่ไม่สมดุลในโครงการแมชชีนเลิร์นนิงโมเดลกําเนิดสามารถช่วยได้โดยการให้ตัวอย่างสังเคราะห์ของคลาสที่มีบทบาทน้อย มันจะเพิ่มประสิทธิภาพและความยุติธรรมของโมเดลของคุณ
- การไม่เปิดเผยตัวตน: โมเดลกําเนิดสามารถเป็นตัวเลือกของคุณสําหรับการลบข้อมูลระบุตัวบุคคล พวกเขาแทนที่ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนด้วยค่าสังเคราะห์ แต่เทียบเท่าทางสถิติ จะช่วยให้คุณสามารถแลกเปลี่ยนข้อมูลเพื่อการวิจัยหรือการปฏิบัติตามข้อกําหนดโดยไม่ต้องเปิดเผยข้อมูลที่เป็นความลับ
- การทดสอบและการดีบัก: โมเดลกําเนิดสามารถสร้างข้อมูลสังเคราะห์สําหรับการทดสอบและแก้ไขปัญหาระบบซอฟต์แวร์ คุณสามารถใช้ข้อมูลนี้โดยไม่เปิดเผยข้อมูลจริงต่ออันตรายหรือช่องโหว่ที่อาจเกิดขึ้น
- ความพร้อมใช้งานและการเข้าถึงข้อมูล: โมเดลกําเนิดเข้ามาช่วยเมื่อการเข้าถึงข้อมูลจริงถูกจํากัดหรือจํากัดด้วยเหตุผลหลายประการ ช่วยให้คุณสามารถทํางานกับการแสดงข้อมูลสําหรับการวิจัยหรือแอปพลิเคชันของคุณ
ประเภทของแบบจําลองกําเนิด
โมเดลกําเนิดคือเครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิงที่คุณสามารถใช้เพื่อสร้างตัวอย่างข้อมูลใหม่ที่คล้ายกับชุดข้อมูลของคุณ มีประโยชน์สําหรับการใช้งานที่หลากหลาย เช่น การสร้างรูปภาพและข้อความ หรือการปรับปรุงชุดข้อมูลของคุณ
ตอนนี้ เรามาสํารวจแบบจําลองการสร้างเชิงลึกสามประเภทที่เหมาะสําหรับการสร้างข้อมูลสังเคราะห์:
01. เครือข่ายปฏิปักษ์กําเนิด (GAN)
Generative Adversarial Networks (GAN) เป็นคลาสที่แข็งแกร่งของโมเดลกําเนิด พวกเขาประกอบด้วยสองโครงข่ายประสาทเทียม: เครื่องกําเนิดไฟฟ้าและตัวแยกแยะ
- เครื่องกําเนิดไฟฟ้า: เครื่องกําเนิดไฟฟ้าสร้างตัวอย่างข้อมูลสังเคราะห์ที่ตรงกับข้อมูลจริงอย่างใกล้ชิด สร้างตัวอย่างข้อมูลโดยใช้สัญญาณรบกวนแบบสุ่มเป็นอินพุต ผลลัพธ์ของมันเริ่มไร้ประโยชน์และคาดเดาไม่ได้
- ผู้เลือกปฏิบัติ: ผู้เลือกปฏิบัติแยกความแตกต่างระหว่างข้อมูลจริงและข้อมูลที่สร้างขึ้นโดยเครื่องกําเนิดไฟฟ้า ชุดข้อมูลของตัวอย่างจริงใช้ในการฝึกอบรม
ข้อดีสําหรับการสร้างข้อมูลสังเคราะห์
- ตัวอย่างคุณภาพสูง: GAN สร้างตัวอย่างข้อมูลคุณภาพสูงและสมจริง ซึ่งอาจจําเป็นในแอปพลิเคชันต่างๆ
- ความหลากหลาย: พวกเขาสามารถสร้างจุดข้อมูลที่หลากหลายซึ่งคล้ายกับการกระจายข้อมูลพื้นฐานอย่างใกล้ชิด
- ความซับซ้อนในการจัดการ: GAN สามารถสร้างประเภทข้อมูลที่ซับซ้อน เช่น ภาพถ่าย ภาพยนตร์ และวัตถุ 3 มิติ
- การควบคุมที่ดี: GAN แบบมีเงื่อนไขช่วยให้คุณสามารถควบคุมคุณสมบัติของข้อมูลที่สร้างขึ้นได้อย่างละเอียด
ข้อเสียสําหรับการสร้างข้อมูลสังเคราะห์
- ความท้าทายในการฝึกอบรม: GAN อาจฝึกได้ยาก และอาจประสบปัญหาต่างๆ เช่น การล่มสลายของโหมด ซึ่งเน้นที่การสร้างชุดข้อมูลย่อยที่แคบ
- ความซับซ้อนของพื้นที่แฝง: เนื่องจาก GAN ไม่มีพื้นที่แฝงที่ตีความได้อย่างชัดเจน
- เอาต์พุตที่มีเสียงดัง: ในการฝึกอบรมในช่วงต้นตัวอย่างที่สร้างขึ้นอาจมีข้อผิดพลาดและเสียงรบกวน
- ข้อกําหนดการคํานวณ: การฝึกอบรม GAN อาจใช้เวลานานทางเทคโนโลยีและใช้เวลานาน
02. ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบแปรผัน (VAEs)
Variational Autoencoders (VAEs) เป็นแบบจําลองกําเนิดความน่าจะเป็นที่เน้นการเรียนรู้การแจกแจงความน่าจะเป็นพื้นฐานของข้อมูล พวกเขามีจุดมุ่งหมายเพื่อจําลองการแจกแจงความน่าจะเป็นพื้นฐานของข้อมูลในพื้นที่แฝง
- ตัวเข้ารหัส: VAE มีเครือข่ายตัวเข้ารหัสที่แปลงข้อมูลจริงเป็นพื้นที่แฝง พื้นที่แฝงนี้เป็นการแสดงข้อมูลที่เป็นระเบียบและบีบอัด
- ถอด รหัส: จากนั้นเครือข่ายตัวถอดรหัสจะใช้จุดในพื้นที่แฝงเพื่อสร้างตัวอย่างข้อมูล
ข้อดีสําหรับการสร้างข้อมูลสังเคราะห์
- พื้นที่แฝงที่มีโครงสร้าง: VAE ให้พื้นที่แฝงที่เป็นระเบียบและตีความได้ ซึ่งช่วยให้ประมวลผลและผลิตข้อมูลได้ง่าย
- ผลลัพธ์ความน่าจะเป็น: VAE สร้างผลลัพธ์ความน่าจะเป็น ซึ่งช่วยให้คุณประเมินความไม่แน่นอนในข้อมูลที่สร้างขึ้นได้
- การคํานวณข้อมูล: VAE มีประโยชน์สําหรับงานที่เกี่ยวข้องกับการใส่ข้อมูล เช่น การกรอกค่าที่ขาดหายไป
- เสถียรภาพ: เมื่อเทียบกับ GAN แล้ว VAE จะมีเสถียรภาพมากกว่าในระหว่างการฝึก
ข้อเสียสําหรับการสร้างข้อมูลสังเคราะห์
- เอาต์พุตเบลอ: เมื่อเทียบกับข้อมูลสังเคราะห์ที่สร้างโดย GAN ข้อมูลที่สร้างโดย VAE อาจดูคมชัดและสมจริงน้อยกว่า
- ความหลากหลายที่ จํากัด : VAE อาจมีปัญหาในการรวบรวมความหลากหลายทั้งหมดของชุดข้อมูลที่ซับซ้อนเนื่องจากความหลากหลายที่จํากัด
- การฝึกอบรมที่ซับซ้อน: เนื่องจากการสร้างแบบจําลองความน่าจะเป็น VAE จึงต้องการวิธีการฝึกอบรมที่ซับซ้อนมากขึ้น
- ไม่เหมาะในระดับสากล: อาจไม่ใช่ตัวเลือกที่เหมาะสําหรับการสร้างข้อมูลบางประเภท เช่น ภาพถ่ายความละเอียดสูง เนื่องจากไม่เหมาะสมในระดับสากล
03. แบบจําลองการถดถอยอัตโนมัติ
แบบจําลองการถดถอยอัตโนมัติเป็นแบบจําลองกําเนิดประเภทหนึ่งที่เชี่ยวชาญในการสร้างลําดับและข้อมูลที่มีโครงสร้าง โมเดลเหล่านี้สร้างการคาดการณ์ทีละขั้นตามข้อมูลก่อนหน้า พวกเขาสร้างการคาดคะเนตามลําดับและมักใช้เพื่อสร้างลําดับข้อมูล เช่น ข้อความ อนุกรมเวลา หรือเสียง
- การทํานายตามลําดับ: แบบจําลองการถดถอยอัตโนมัติจะสร้างข้อมูลตามลําดับ โดยแต่ละขั้นตอนจะคาดการณ์องค์ประกอบถัดไปในซีรีส์ ในการสร้างข้อความแบบจําลองจะคาดการณ์คําถัดไปตามคําที่อยู่ก่อนหน้า
- การสร้างแบบจําลองการพึ่งพา: โมเดลเหล่านี้จับการพึ่งพาระหว่างองค์ประกอบลําดับทําให้มีประโยชน์สําหรับข้อมูลที่มีโครงสร้างชั่วคราวหรือตามลําดับที่ชัดเจน
ข้อดีสําหรับการสร้างข้อมูลสังเคราะห์
- การสร้างข้อมูลตามลําดับ: โมเดลการถดถอยอัตโนมัติดําเนินการในการสร้างข้อมูลตามลําดับ พวกเขาเก่งในการผลิตข้อความซึ่งแต่ละคําจะถูกคาดการณ์จากคําก่อนหน้า
- กระบวนการตีความได้: การถดถอยอัตโนมัติสามารถตีความได้สูง คุณสามารถเห็นได้อย่างชัดเจนว่าจุดข้อมูลแต่ละจุดได้มาจากข้อมูลก่อนหน้าอย่างไร
- การสร้างแบบจําลองภาษาที่ล้ําสมัย: โมเดลถดถอยอัตโนมัติที่ใช้ Transformer เช่น GPT-3, 4 ทํางานได้ดีในการทําความเข้าใจและการสร้างภาษาธรรมชาติ
- การสร้างแบบมีเงื่อนไข: โมเดลเหล่านี้สามารถสร้างวาทกรรมและแนะนําเนื้อหาตามอินพุตบางอย่าง
ข้อเสียสําหรับการสร้างข้อมูลสังเคราะห์
- การขนานที่ไม่มีประสิทธิภาพ: แบบจําลองการถดถอยอัตโนมัติเป็นลําดับซึ่งทําให้การสร้างช้าลง
- บริบทที่จํากัด: จุดข้อมูลแต่ละจุดถูกสร้างขึ้นจากหน้าต่างคงที่ของข้อมูลก่อนหน้า ซึ่งอาจสูญเสียการพึ่งพาระยะไกล
- ข้อจํากัดความยาวของข้อมูล: การไล่ระดับสีที่หายไปและขีดจํากัดการประมวลผลทําให้การสร้างลําดับแบบขยายทําได้ยาก
- การพึ่งพาข้อมูลการฝึกอบรม: โมเดลถดถอยอัตโนมัติต้องการข้อมูลการฝึกอบรมจํานวนมากเพื่อสรุป ซึ่งอาจไม่สามารถใช้ได้ในบริบทของผู้เชี่ยวชาญ
Generative Adversarial Networks (GAN) สําหรับข้อมูลสังเคราะห์
Generative Adversarial Networks (GAN) เป็นเทคนิคที่แข็งแกร่งในการสร้างข้อมูลสังเคราะห์ พวกเขาประกอบด้วยสองโครงข่ายประสาทเทียม: เครื่องกําเนิดไฟฟ้าและตัวแยกแยะที่แข่งขันกันเพื่อผลิตข้อมูลสังเคราะห์คุณภาพสูง
GAN กําลังแสดงความสําเร็จที่โดดเด่นในสาขาวิชาต่างๆ รวมถึงการสังเคราะห์ภาพ การสร้างข้อความ และอื่นๆ ในบริบทของการสร้างข้อมูลสังเคราะห์ GAN นําเสนอความสามารถเฉพาะตัวแก่คุณ
GAN ทํางานอย่างไรสําหรับการสร้างข้อมูล
ดังที่คุณทราบแล้วว่าโครงข่ายประสาทเทียมสองเครือข่ายทํางานร่วมกันในแบบจําลองนี้เพื่อสร้างจุดข้อมูลที่ผลิต แต่อาจถูกต้อง
หนึ่งในโครงข่ายประสาทเทียมเหล่านี้คือเครื่องกําเนิดซึ่งสร้างจุดข้อมูลสังเคราะห์ ในทางกลับกันผู้เลือกปฏิบัติคือโครงข่ายประสาทเทียมที่ทําหน้าที่เป็นผู้พิพากษาและเรียนรู้ที่จะแยกแยะระหว่างตัวอย่างปลอมที่สร้างขึ้นกับตัวอย่างจริง
กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับขั้นตอนต่อไปนี้:
- ขั้นตอนที่ 1: เครื่องกําเนิดไฟฟ้าสร้างข้อมูลเทียมและส่งไปยังผู้เลือกปฏิบัติ
- ขั้นตอนที่ 2: ผู้เลือกปฏิบัติประเมินข้อมูลสังเคราะห์และข้อมูลจริงเพื่อจําแนกอย่างถูกต้อง มันแจ้งเครื่องกําเนิดเกี่ยวกับคุณภาพของข้อมูลที่สร้างขึ้น
- ขั้นตอนที่ 3: เครื่องกําเนิดไฟฟ้าปรับเปลี่ยนพารามิเตอร์เพื่อสร้างข้อมูลที่น่าเชื่อถือมากขึ้นเพื่อหลอกผู้เลือกปฏิบัติ
ตัวอย่างของข้อมูลสังเคราะห์ที่สร้างโดย GAN
มีหลายตัวอย่างของข้อมูลสังเคราะห์ที่สร้างโดย GAN ในหลากหลายพื้นที่:
- การสังเคราะห์ภาพ: GAN สามารถสร้างการแสดงใบหน้า และวัตถุได้อย่างแท้จริง คุณสามารถใช้แนวทาง Generative Adversarial Network (GAN) เพื่อสร้างกราฟิกที่มีรายละเอียดและน่าเชื่อถืออย่างไม่น่าเชื่อ
- การสังเคราะห์ข้อความเป็นรูปภาพ: GAN อาจสร้างภาพที่เหมือนจริงตามคําอธิบายที่เป็นข้อความ สามารถสร้างภาพที่เทียบเคียงได้ซึ่งตอบสนองต่อตัวชี้นําข้อความ ซึ่งมีการใช้งานที่แตกต่างกันในการออกแบบภาพและการผลิตเนื้อหา
- การสร้างศิลปะ: GAN ได้แสดงความสามารถในการสร้างงานศิลปะที่ไม่ซ้ําใครและเป็นต้นฉบับจากคําอธิบายที่เป็นข้อความ ซึ่งแสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการสร้างสรรค์ของพวกเขา
- การถ่ายภาพทางการแพทย์: GAN สามารถสร้างภาพทางการแพทย์สังเคราะห์สําหรับการระบุโรคและการวิเคราะห์ภาพ
Variational Autoencoders (VAEs) สําหรับข้อมูลสังเคราะห์
Variational Autoencoders (VAEs) มีชื่อเสียงที่มั่นคงในด้านการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์เมื่อพูดถึงการสร้างข้อมูลสังเคราะห์ VAE เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สําหรับการสร้างชุดข้อมูลสังเคราะห์ เนื่องจากนํามุมมองความน่าจะเป็นมาสู่ชุดข้อมูล
VAE ทํางานอย่างไรสําหรับการสร้างข้อมูล
ต่อไปนี้คือวิธีการทํางานของ Variational Autoencoders (VAE) สําหรับการสร้างข้อมูลสังเคราะห์:
- การเข้ารหัสความน่าจะเป็น: VAE เริ่มต้นด้วยการเข้ารหัสข้อมูลอินพุตลงในพื้นที่แฝงมิติที่ต่ํากว่าด้วยความน่าจะเป็น
- การสุ่มตัวอย่างพื้นที่แฝง: VAEs samp คะแนนแบบสุ่มจากการแจกแจงพื้นที่แฝงนี้ มันเพิ่มความไม่แน่นอนให้กับกระบวนการสร้าง
- การถอดรหัสและการสร้างใหม่: จากนั้นเครือข่ายกําเนิดจะถอดรหัสจุดตัวอย่างเพื่อสร้างตัวอย่างข้อมูลสังเคราะห์
ตัวอย่างของข้อมูลสังเคราะห์ที่สร้างโดย GAN
ตอนนี้ มาสํารวจการใช้งานจริงของข้อมูลสังเคราะห์ที่สร้างโดย VAE:
- การสร้างภาพ: VAE สามารถสร้างภาพสังเคราะห์ในด้านคอมพิวเตอร์วิทัศน์ได้ เมื่อคุณฝึก VAE บนชุดข้อมูลของใบหน้ามนุษย์ คุณอาจคาดหวังว่ามันจะสร้างภาพใบหน้าใหม่ที่มีคุณสมบัติต่างๆ เช่น การแสดงออก ทรงผม และอายุที่แตกต่างกัน
- การสร้างลายมือ: สามารถใช้ VAE เพื่อสร้างตัวอย่างลายมือสังเคราะห์ได้ หากคุณแสดงตัวอย่างจดหมายที่เขียนด้วยลายมือให้พวกเขาดู มันจะสร้างข้อความที่เขียนด้วยลายมือใหม่ที่คล้ายกับรูปแบบการเขียนด้วยลายมือของมนุษย์ในหลายๆ ด้าน
- การสร้างโมเลกุล: VAEs แปลงร่างเป็นนักมายากลระดับโมเลกุลในการพัฒนายาและสาขาวิชาเคมี สามารถสร้างโครงสร้างโมเลกุลใหม่ทั้งหมดด้วยคุณสมบัติที่จําเป็น ซึ่งช่วยให้นักวิทยาศาสตร์สามารถสํารวจพื้นที่เคมีและค้นพบสารใหม่ได้
ความท้าทายของแบบจําลองกําเนิด
โมเดลกําเนิดนั้นทรงพลังและหลากหลาย แต่มีความท้าทายและข้อจํากัด นี่คือความท้าทายหลักบางประการที่เกี่ยวข้องกับพวกเขา:
ยุบโหมด
การทํางานกับ Generative Adversarial Networks (GAN) อาจทําให้โหมดล่มได้ มันเกิดขึ้นเมื่อเครื่องกําเนิดไฟฟ้าของคุณผลิตตัวอย่างเพียงไม่กี่ตัวอย่างและพลาดข้อมูลการฝึกอบรมที่หลากหลายทั้งหมดของคุณ ข้อมูลที่คุณสร้างอาจซ้ําซากและพลาดรายละเอียดบางอย่าง
ความไม่แน่นอนของการฝึกอบรม
เมื่อฝึกโมเดลกําเนิด โดยเฉพาะ GAN คุณอาจเผชิญกับความไม่เสถียรในการฝึก เครือข่ายตัวสร้างและตัวแยกแยะอาจเป็นเรื่องยากที่จะสร้างสมดุล และบางครั้งกระบวนการฝึกอบรมของคุณอาจไม่รวมกันตามที่คาดไว้เสมอไป
คุณภาพผลผลิต
ผลลัพธ์ของแบบจําลองกําเนิดไม่จําเป็นต้องถูกต้องหรือปราศจากข้อผิดพลาด นี่อาจเป็นเพราะปัจจัยหลายประการรวมถึงการขาดข้อมูลการฝึกอบรมไม่เพียงพอหรือแบบจําลองที่ซับซ้อนเกินไป
อคติและความเป็นธรรม
เมื่อใช้แบบจําลองกําเนิด คุณต้องตระหนักถึงอคติในข้อมูลของคุณ โมเดลเหล่านี้สามารถรับอคติจากข้อมูลการฝึกอบรม ซึ่งอาจส่งผลให้เกิดผลลัพธ์ที่ไม่ยุติธรรมหรือมีอคติ
ทรัพยากรการคํานวณ
โมเดลกําเนิดมักต้องการข้อมูลและพลังการคํานวณ การฝึกอบรมและปรับใช้อาจมีค่าใช้จ่ายในการคํานวณ โมเดลขนาดใหญ่ต้องการพลังงานคอมพิวเตอร์จํานวนมาก ซึ่งอาจเป็นเรื่องที่ท้าทายหากคุณมีทรัพยากรการคํานวณจํากัด
โหมดกําเนิดกับโหมดการเลือกปฏิบัติ
มีสองวิธีหลักในการสร้างข้อมูลสังเคราะห์: แบบจําลองกําเนิดและแบบจําลองการเลือกปฏิบัติ พวกเขามีวัตถุประสงค์และลักษณะหลายอย่างในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง
แบบจําลองกําเนิดมีวัตถุประสงค์เพื่อเรียนรู้วิธีการผลิตข้อมูลในขณะที่แบบจําลองการเลือกปฏิบัติเกี่ยวข้องกับความแตกต่างระหว่างชั้นเรียนหรือการคาดการณ์
ต่อไปนี้คือความแตกต่างระหว่างแบบจําลองเชิงกําเนิดและแบบจําลองการเลือกปฏิบัติในการสร้างข้อมูลสังเคราะห์:
| ด้าน | โมเดลกําเนิด | รูปแบบการเลือกปฏิบัติ |
| จุดประสงค์ | สร้างข้อมูลหลังจากการแจกจ่ายที่เรียนรู้ | จัดประเภทข้อมูลหรือคาดการณ์ |
| การสร้างข้อมูล | สร้างจุดข้อมูลใหม่ทั้งหมด | จําแนกข้อมูลที่มีอยู่ออกเป็นประเภท |
| กรณีการใช้งาน | การเพิ่มข้อมูลการสร้างรูปภาพและข้อความการตรวจจับความผิดปกติ | การจําแนกภาพ การวิเคราะห์ความรู้สึก การตรวจจับวัตถุ |
| การอบรม | การเรียนรู้ที่ไม่มีผู้ดูแลด้วยข้อมูลที่ไม่มีป้ายกํากับ | การเรียนรู้ภายใต้การดูแลด้วยข้อมูลที่มีป้ายกํากับ |
| ความสามารถในการสร้างข้อมูล | มันสร้างจุดข้อมูลใหม่ | ไม่สร้างข้อมูลใหม่ |
| ตัว อย่าง เช่น | GANs, VAEs | ซีเอ็นเอ็น, RNNs |
บทสรุป
โมเดลกําเนิดเป็นสถาปนิกของข้อมูลเทียม ซึ่งนํามาซึ่งยุคใหม่ของความเป็นไปได้ในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ความสําคัญของพวกเขาในแมชชีนเลิร์นนิงที่ไม่มีผู้ดูแลไม่สามารถพูดเกินจริงได้ เนื่องจากให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับกระบวนการที่ซับซ้อน มันจะช่วยให้เราสามารถสร้างการคาดการณ์และความน่าจะเป็นตามข้อมูลแบบจําลองของเรา
QuestionPro Research Suite เป็นแพลตฟอร์มการสํารวจและการวิจัยสําหรับการรวบรวม วิเคราะห์ และจัดการข้อมูลแบบสํารวจ นักวิจัยและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถเพิ่มคุณภาพของข้อมูลที่ใช้สําหรับแบบจําลองกําเนิดและรับข้อมูลเชิงลึกที่สําคัญจากการตอบแบบสํารวจโดยใช้ความสามารถของ QuestionPro
