Amazon, J.P. Morgan और Anthem सिंथेटिक डेटा को कैसे विकसित और इस्तेमाल कर रहे हैं

1. Amazon 'Alexa'

• Alexa AI टीम ने 2019 में सिंथेटिक डेटा जनरेशन टूल विकसित किए
• इन टूल्स का उपयोग Amazon के AI असिस्टेंट ‘Alexa’ को Hindi, अमेरिका में इस्तेमाल होने वाले Spanish, और Brazil में इस्तेमाल होने वाले Portuguese वर्ज़न में पेश करने के लिए किया गया
• Amazon में भरोसेमंद natural language understanding मॉडल को train करने के लिए कभी-कभी पर्याप्त डेटा नहीं होता था
• इसकी भरपाई के लिए सिंथेटिक डेटा बनाने का फैसला किया गया
• Amazon के सिंथेटिक डेटा जनरेशन टूल्स में से एक ‘grammar induction’ नामक तकनीक का उपयोग करता है
• यह कुछ reference commands का विश्लेषण करके सामान्य syntax और semantic formats (patterns) सीखता है
• उन formats से हज़ारों नए और मिलते-जुलते वाक्य बनाता है
• एक अन्य टूल उपलब्ध डेटा के उदाहरणों से शब्दों और वाक्यांशों को दोबारा जोड़कर नए वाक्य बनाता है

2. Amazon 'Just Walk Out' तकनीक

• Amazon ‘Just Walk Out(JWO)’ तकनीक को उन्नत करने में भी सिंथेटिक डेटा का उपयोग करता है
• यह ऐसी तकनीक है जिसमें ग्राहक प्रवेश द्वार पर credit card या app scan करते हैं, फिर स्टोर के अंदर जाकर अपनी पसंद का सामान लेकर बाहर निकलते हैं और भुगतान अपने-आप हो जाता है; यह cashless स्टोर ‘Amazon Go’ के संचालन की तकनीक के रूप में भी प्रसिद्ध है
• JWO तकनीक में deep learning, computer vision, और sensor fusion का समेकन है
• यह स्टोर में ‘कौन क्या लेकर गया’ इसकी पहचान करती है
• Amazon ने माना कि AI मॉडल की अधिक सटीकता सुनिश्चित करने के लिए विविध training data की ज़रूरत है, और इसे सिंथेटिक डेटा से पूरक बनाने का निर्णय लिया
• JWO तकनीक के लिए वास्तविक shopping scenarios के कई रूपांतरों की नकल करने वाले सिंथेटिक datasets बनाए गए
• उदाहरण के लिए, Amazon ने यह सुनिश्चित करने के लिए कि स्टोर एक समय में बहुत से ग्राहकों को संभाल सके, सिंथेटिक डेटा का उपयोग कर बड़ी संख्या में synthetic characters तैयार किए
• साथ ही, स्टोर का आकार बढ़ाने से पहले सिंथेटिक डेटा का उपयोग करके परीक्षण के लिए बड़े grocery store का virtual model भी बनाया

3. J.P. Morgan

• J.P. Morgan में AI research टीम वित्त से संबंधित सिंथेटिक डेटा बनाती है
• anti-money laundering व्यवहार, ग्राहक movement trails, market execution data, और fraud detection के लिए payment data को सिंथेटिक datasets के रूप में विकसित किया गया
• J.P. Morgan का कहना है कि “financial services industry में बहुत-सा उपयोगी डेटा निकलता है, लेकिन उसका उपयोग करना अक्सर कठिन रहा है”
• उन्होंने डेटा पर निर्भर नए products और services में innovation और निर्माण के साधन के रूप में सिंथेटिक डेटा पर ध्यान दिया
• financial services में research और model development को तेज़ करने के लिए सिंथेटिक datasets बनाए गए

4. Anthem

• अमेरिका की health insurance कंपनी Anthem सिंथेटिक डेटा प्लेटफ़ॉर्म विकसित करने के लिए Google Cloud के साथ सहयोग कर रही है
• कंपनी की योजना algorithms और statistical models का उपयोग करके लगभग 1.5~2 petabytes आकार का सिंथेटिक डेटा बनाने की है
• इस डेटा में medical history, medical insurance claims, और अन्य प्रमुख healthcare data के कृत्रिम रूप से बनाए गए datasets शामिल होंगे
• सिंथेटिक डेटा का उपयोग fraudulent insurance claims या लोगों के health records में असामान्य समस्याओं की पहचान करने वाले AI algorithms को validate और train करने में किया जाएगा
• Anthem की योजना ऐसा सिंथेटिक डेटा प्लेटफ़ॉर्म बनाने की है जो fraud को बेहतर ढंग से detect करे और सदस्यों को personalized care प्रदान करे

[v08zbv8fvlkjasdflkj]

लगता है कि Synthetic data का अनुवाद सिंथेटिक डेटा किया गया है। मुझे लगता है कि कृत्रिम डेटा अधिक उपयुक्त है।