أطلق العنان لقوة البيانات التركيبية للذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي! التغلب على ندرة البيانات ومشكلات الخصوصية والتكاليف مع تعزيز تدريب النماذج والابتكار.
تشير البيانات الاصطناعية إلى المعلومات التي يتم إنشاؤها بشكل مصطنع والتي تحاكي الخصائص الإحصائية لبيانات العالم الحقيقي، بدلاً من جمعها مباشرةً من أحداث أو قياسات حقيقية. في مجالات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (AI) ، تعمل البيانات الاصطناعية كبديل أو مكمّل حاسم لبيانات التدريب الحقيقية. وهي ذات قيمة خاصة عندما يكون جمع البيانات الواقعية الكافية أمرًا صعبًا أو مكلفًا أو مستهلكًا للوقت(دليل جمع البيانات والتعليقات التوضيحية)، أو يثير مخاوف بشأن خصوصية البيانات. تساعد هذه المعلومات المصطنعة في تدريب نماذج مثل Ultralytics YOLOواختبار الأنظمة، واستكشاف السيناريوهات التي قد تكون نادرة أو خطيرة في الواقع، مما يعزز في نهاية المطاف الابتكار وأداء النموذج.
يستخدم توليد البيانات الاصطناعية تقنيات مختلفة، اعتمادًا على التعقيد والدقة المطلوبين. تتضمن بعض الأساليب الشائعة ما يلي:
توفر البيانات الاصطناعية العديد من المزايا المهمة لتطوير الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية:
في مجال الرؤية الحاسوبية، تُستخدم الصور الاصطناعية بشكل متكرر لتدريب النماذج على مهام مثل اكتشاف الأجسام وتجزئة الصور وتقدير الوضعية في ظل ظروف متنوعة (مثل الإضاءة المتغيرة والطقس ووجهات النظر) التي قد يصعب العثور عليها في مجموعات البيانات المتاحة.
يتم تطبيق البيانات التركيبية في العديد من الصناعات:
تشمل التطبيقات الأخرى النمذجة المالية(الذكاء الاصطناعي في مجال التمويل)، وتجارة التجزئة(الذكاء الاصطناعي لتجارة التجزئة الأكثر ذكاءً)، والتدريب على الروبوتات.
بينما يهدف كل من البيانات التركيبية وزيادة البيانات إلى تحسين مجموعات البيانات، إلا أنهما مفهومان مختلفان:
في الأساس، تعمل زيادة البيانات على توسيع نطاق التباين حول البيانات الموجودة، بينما يمكن للبيانات الاصطناعية أن تخلق نقاط بيانات وسيناريوهات جديدة تمامًا، مما يوفر طريقة قوية لتكملة أو حتى استبدال البيانات الحقيقية في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التي تتم إدارتها من خلال منصات مثل Ultralytics HUB.