Synthetic & Generative Data
สร้างข้อมูลฝึกคุณภาพสูงแบบไม่จำกัด
แก้ปัญหาข้อมูลขาดแคลนด้วย AI ที่สร้างข้อมูลสมจริง
ข้อมูลไม่จำกัด
ความเป็นส่วนตัว
ลดต้นทุนการเก็บข้อมูล
เทคโนโลยีการกำเนิดข้อมูล
Generative Adversarial Networks
ระบบ AI ที่ใช้การแข่งขันระหว่าง Generator และ Discriminator เพื่อสร้างข้อมูลที่สมจริง
Classic GANs
- • DCGAN - Deep Convolutional GAN
- • WGAN - Wasserstein GAN
- • WGAN-GP - with Gradient Penalty
- • LSGAN - Least Squares GAN
Advanced GANs
- • StyleGAN - Style-based generation
- • CycleGAN - Unpaired translation
- • Pix2Pix - Image-to-image
- • BigGAN - Large-scale generation
Diffusion Models
โมเดลที่สร้างข้อมูลโดยการลบสัญญาณรบกวนอย่างค่อยเป็นค่อยไป ให้ผลลัพธ์คุณภาพสูงและควบคุมได้
Core Models
- • DDPM - Denoising Diffusion
- • DDIM - Implicit Diffusion
- • Stable Diffusion - Latent space
- • Imagen - Text-to-image
Specialized
- • ControlNet - Guided generation
- • Inpainting models
- • Super-resolution diffusion
- • Video diffusion models
Variational Autoencoders
โมเดลที่เรียนรู้การแทนค่าข้อมูลในพื้นที่แฝง และสร้างข้อมูลใหม่ผ่านการสุ่มตัวอย่าง
Standard VAE
- • β-VAE - Controlled disentanglement
- • InfoVAE - Information preservation
- • WAE - Wasserstein Autoencoder
- • VQ-VAE - Vector Quantized
Hierarchical
- • Ladder VAE - Multi-scale
- • ConvDRAW - Sequential generation
- • BIGAN - Bidirectional
- • ALI - Adversarially Learned
Normalizing Flows
โมเดลที่ใช้การแปลงแบบกลับได้เพื่อเรียนรู้การกระจายข้อมูลที่ซับซ้อนอย่างแม่นยำ
Coupling Flows
- • RealNVP - Real-valued NVP
- • Glow - Invertible 1x1 convs
- • Flow++ - Improved coupling
- • WaveGlow - Audio generation
Autoregressive
- • MAF - Masked Autoregressive
- • IAF - Inverse Autoregressive
- • Neural Spline Flows
- • Continuous normalizing flows
การใช้งานในอุตสาหกรรม
การจำลองข้อบกพร่อง
สร้างข้อมูลความผิดปกติที่หายากเพื่อฝึกระบบตรวจสอบคุณภาพ
- รอยแตกบนพื้นผิว
- รอยด่างและการเปลี่ยนสี
- ความเสียหายทางกล
การจำลองสภาพแวดล้อม
สร้างข้อมูลในสภาพแวดล้อมที่หลากหลายและสาเหตุที่ยากต่อการเก็บข้อมูลจริง
- การเปลี่ยนแปลงแสง
- สภาพอากาศสุดขั้ว
- สภาพการทำงานที่อันตราย
การสึกหรออุปกรณ์
จำลองกระบวนการเสื่อมสภาพของอุปกรณ์ตลอดอายุการใช้งาน
- การสึกหรอแบริ่ง
- การเสื่อมสภาพเซ็นเซอร์
- การผุกร่อน
สถานการณ์อันตราย
สร้างข้อมูลสถานการณ์อันตรายที่ไม่สามารถจำลองได้จริง
- เหตุการณ์ไฟไหม้
- การรั่วไหลสารเคมี
- การระเบิดของอุปกรณ์
การผันแปรผลิตภัณฑ์
สร้างข้อมูลผลิตภัณฑ์ในรูปแบบและการกำหนดค่าที่หลากหลาย
- รูปแบบและขนาดใหม่
- สีและวัสดุต่างๆ
- การปรับแต่งสำหรับลูกค้า
การป้องกันความเป็นส่วนตัว
แทนที่ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนด้วยข้อมูลสังเคราะห์ที่ปลอดภัย
- การป้องกันข้อมูลลูกค้า
- ข้อมูลกระบวนการผลิต
- การปฏิบัติตาม GDPR
กลยุทธ์การใช้งาน
ขั้นตอนการดำเนินงาน
ประเมินความต้องการ
วิเคราะห์ช่องว่างในข้อมูลและความต้องการเฉพาะ
เลือกเทคโนโลยี
เลือกโมเดลการกำเนิดที่เหมาะสมกับลักษณะข้อมูล
ฝึกและปรับแต่ง
ฝึกโมเดลด้วยข้อมูลจริงและปรับแต่งสำหรับการใช้งาน
ตรวจสอบคุณภาพ
ประเมินคุณภาพและความเป็นจริงของข้อมูลที่สร้าง
เกณฑ์การประเมิน
ความเหมือนจริง (Realism)
FID, IS, LPIPS scores
ความหลากหลาย (Diversity)
Coverage, precision-recall curves
ประสิทธิภาพการฝึก (Training Efficacy)
Downstream task performance
ความเป็นส่วนตัว (Privacy)
Membership inference resistance
พร้อมสร้างข้อมูลไม่จำกัด?
เริ่มโครงการ Synthetic Data สำหรับ AI ที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้น