Google क्लाउड ने Gretel और BigQuery DataFrames के साथ सिंथेटिक डेटा जेनरेट करने पर एक व्यावहारिक गाइड प्रकाशित किया है। यह गाइड सिंथेटिक डेटा जेनरेशन के तकनीकी पहलुओं पर गहराई से विचार करता है, जिसमें उच्च डेटा गुणवत्ता, गोपनीयता सुरक्षा और गोपनीयता नियमों के अनुपालन को सुनिश्चित करने पर ध्यान केंद्रित किया गया है। यह BigQuery पेशेंट रिकॉर्ड्स तालिका के साथ काम करके शुरू होता है, भाग 1 में डेटा को डी-आइडेंटिफ़ाई करता है, और फिर भाग 2 में BigQuery में वापस सहेजने के लिए सिंथेटिक डेटा जेनरेट करता है। गाइड में Gretel और BigQuery DataFrames टूल को इंस्टॉल और कॉन्फ़िगर करने जैसे महत्वपूर्ण पहलुओं के साथ-साथ व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी (PII) को डी-आइडेंटिफ़ाई करने के लिए Gretel ट्रांसफ़ॉर्म v2 का उपयोग करने के बारे में भी बताया गया है। इसके अलावा, यह दर्शाता है कि डेटासेट पर पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल को फ़ाइन-ट्यून करके उच्च-गुणवत्ता, डोमेन-विशिष्ट सिंथेटिक डेटा जेनरेट करने के लिए Gretel के नेविगेटर फ़ाइन ट्यूनिंग (NavFT) का उपयोग कैसे करें। गाइड में Gretel के साथ BigQuery का उपयोग करने के बारे में कोड उदाहरण और सुझाव भी शामिल हैं। इस गाइड का पालन करके, उपयोगकर्ता डेटा गोपनीयता और अनुपालन सुनिश्चित करते हुए अपने डेटा विज्ञान, विश्लेषण और AI विकास वर्कफ़्लो को बढ़ाने के लिए सिंथेटिक डेटा की शक्ति को अनलॉक कर सकते हैं।