داده‌های مصنوعی به‌عنوان یک ابزار نوین در تحلیل داده‌ها و توسعه نرم‌افزار، توانسته‌اند محدودیت‌ داده‌های واقعی و داده‌های جعلی را برطرف کنند. این داده‌ها با تقلید ویژگی‌های آماری داده‌های واقعی، به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا سناریوهای پیچیده را شبیه‌سازی کنند، هزینه‌ها را کاهش دهند و تحلیل‌های دقیق‌تری انجام دهند.

داده‌های مصنوعی داده‌هایی هستند که توسط هوش مصنوعی تولید شده و از ویژگی‌های آماری داده‌های واقعی را تقلید می‌کنند. این داده‌ها به ویژه در صنایعی مانند بهداشت و درمان، تولید، مالی و توسعه نرم‌افزار کاربرد دارند و می‌توانند مشکلات مربوط به کمبود داده‌های باکیفیت و هزینه‌بر را حل کنند. در شرایطی که دسترسی به داده‌های واقعی دشوار یا غیرممکن است، داده‌های مصنوعی به توسعه و تست نرم‌افزار کمک کرده و می‌توانند پیچیدگی‌های سناریوهای دنیای واقعی را شبیه‌سازی کنند.

تفاوت بین داده‌های مصنوعی و داده‌های جعلی
داده‌های مصنوعی و داده‌های جعلی اغلب به‌جای یکدیگر استفاده می‌شوند، اما تفاوت‌های کلیدی بین آن‌ها وجود دارد. داده‌های جعلی ساده و یکنواخت هستند و از منابعی مانند کتابخانه‌های Faker تولید می‌شوند. این داده‌ها نمی‌توانند ویژگی‌های آماری داده‌های واقعی را تقلید کنند و عموماً اطلاعات غیرواقعی و تصادفی ارائه می‌دهند.

در مقابل، داده‌های مصنوعی با استفاده از مدل‌های آماری و هوش مصنوعی تولیدی که بر اساس داده‌های واقعی آموزش دیده‌اند، ساخته می‌شوند. این داده‌ها ویژگی‌های آماری مشابه داده‌های واقعی را دارند و می‌توانند روابط داخلی داده‌های واقعی را شبیه‌سازی کنند. داده‌های مصنوعی به‌طور خاص برای تقلید رفتار واقعی مشتریان و سناریوهای پیچیده طراحی شده‌اند.

کاربردهای داده‌های مصنوعی
توسعه و تست نرم‌افزار:

داده‌های مصنوعی می‌توانند برای تست برنامه‌های نرم‌افزاری در برابر سناریوهای پیچیده و موارد خاص استفاده شوند. برای مثال، یک خرده‌فروش آنلاین می‌تواند از داده‌های مصنوعی برای شبیه‌سازی ترافیک سایت و بررسی عملکرد آن در شرایط مختلف مانند افزایش بازدیدکنندگان استفاده کند. این داده‌ها می‌توانند به شبیه‌سازی الگوهای واقعی مشتریان کمک کنند و برنامه‌ها را برای شرایط واقعی آماده کنند.

تحلیل و بینش داده‌ها:

برای به‌دست‌آوردن بینش‌های دقیق و کاربردی از داده‌ها، لازم است که داده‌های مصنوعی ویژگی‌های آماری مشابه داده‌های واقعی را داشته باشند. آزمایشات نشان داده است که داده‌های مصنوعی می‌توانند به‌طور مؤثر برای حل مسائل پیش‌بینی و تحلیل مورد استفاده قرار گیرند و نتایج مشابهی با داده‌های واقعی ارائه دهند.

کاهش هزینه‌ها و محدودیت‌های دسترسی:

داده‌های مصنوعی می‌توانند به کاهش هزینه‌های جمع‌آوری داده و دسترسی به داده‌های واقعی کمک کنند. این داده‌ها به سازمان‌ها این امکان را می‌دهند که بدون نیاز به دسترسی مستقیم به داده‌های واقعی، به تست و توسعه بپردازند. در مواردی که دسترسی به داده‌های واقعی محدود است یا غیرممکن، داده‌های مصنوعی می‌توانند به‌عنوان جایگزین مؤثری عمل کنند و به توسعه و تحقیق کمک کنند

نتایج آزمایشات
یک گروه از محققان MIT در سال ۲۰۱۷ آزمایشاتی انجام دادند تا تفاوت‌های عملکردی بین داده‌های واقعی و داده‌های مصنوعی را بررسی کنند. نتایج این آزمایشات نشان داد که مدل‌های پیش‌بینی توسعه یافته با استفاده از داده‌های مصنوعی عملکرد مشابهی با مدل‌هایی که با داده‌های واقعی کار کرده‌اند، ارائه می‌دهند. این نشان می‌دهد که داده‌های مصنوعی می‌توانند به‌طور مؤثری برای مسائل تحلیل داده و مدل‌سازی استفاده شوند.

نتیجه‌گیری
داده‌های مصنوعی یک ابزار قدرتمند و کاربردی هستند که می‌توانند به بهبود فرآیندهای توسعه و تحلیل داده کمک کنند. آن‌ها به سازمان‌ها این امکان را می‌دهند که با استفاده از داده‌هایی که ویژگی‌های آماری مشابه داده‌های واقعی را دارند، بدون محدودیت‌های موجود در داده‌های واقعی، تست و تحلیل‌های دقیق‌تری انجام دهند. با توجه به این مزایا، استفاده از داده‌های مصنوعی می‌تواند به کاهش هزینه‌ها، بهبود دقت و افزایش بهره‌وری در پروژه‌های مختلف کمک کند.