ScholarGate
সহকারী
Machine learningPrivacy-preserving analysis

প্রকাশনা নিয়ন্ত্রণের জন্য সিন্থেটিক ডেটা তৈরি

সিন্থেটিক ডেটা তৈরি হল ১৯৯৩ সালে ডোনাল্ড রুবিন কর্তৃক প্রবর্তিত একটি পরিসংখ্যানগত প্রকাশনা সীমাবদ্ধতা কৌশল, যেখানে একটি গোপনীয় ডেটাসেটের মানগুলি সরাসরি প্রকাশ না করে একটি ফিট করা পোস্টেরিয়র প্রেডিক্টিভ ডিস্ট্রিবিউশন থেকে ড্র দ্বারা প্রতিস্থাপিত হয়। ফলস্বরূপ কৃত্রিম রেকর্ডগুলি মূল ডেটার যৌথ পরিসংখ্যানগত কাঠামো বজায় রাখে এবং একই সাথে বাস্তব ব্যক্তিদের সনাক্তকরণ প্রতিরোধ করে, যা বিশ্লেষকদের বেশিরভাগ অনুমিতিমূলক উদ্দেশ্যে মূল ডেটার মতো আচরণকারী একটি সর্বজনীনভাবে প্রকাশযোগ্য ডেটাসেটের সাথে কাজ করার অনুমতি দেয়।

MethodMind-এ খুলুনশীঘ্রইভিডিওশীঘ্রইস্লাইড ডাউনলোড করুন

পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন

শুধু সদস্যদের জন্য

এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।

সাইন ইন করুন

পদ্ধতি-মানচিত্র

সম্পর্কিত পদ্ধতিসমূহের প্রতিবেশ — অন্বেষণ করতে একটি নোড নির্বাচন করুন।

উৎস

  1. Rubin, D. B. (1993). Statistical disclosure limitation. Journal of Official Statistics, 9(2), 461–468. link

এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন

ScholarGate. (2026, June 2). Synthetic Data Generation for Disclosure Control. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/privacy/synthetic-data-generation

কোন পদ্ধতি?

এই পদ্ধতিটিকে তার নিকটতম সমগোত্রীয়দের পাশে রাখুন এবং পাশাপাশি পড়ুন — গ্রন্থাগার বইগুলি টেবিলে সাজিয়ে দেয়; নির্বাচন আপনার।

পাশাপাশি তুলনা করুন

যেখানে উদ্ধৃত

ScholarGateSynthetic Data Generation (Synthetic Data Generation for Disclosure Control). 2026-06-15 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/privacy/synthetic-data-generation · ডেটাসেট: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026