Syntho se gehalteversekeringsverslag
Evalueer gegenereerde sintetiese data oor akkuraatheid, privaatheid en spoed
Inleiding kwaliteitversekeringsverslag
Wat is 'n gehalteversekeringsverslag?
Syntho se gehalteversekeringsverslag beoordeel gegenereerde sintetiese data en demonstreer die akkuraatheid, privaatheid en spoed van die sintetiese data in vergelyking met die oorspronklike data.
Waarom verskaf ons 'n gehalteversekeringsverslag vir elke gegenereerde sintetiese datastel?
By Syntho verstaan ons die belangrikheid van betroubare en akkurate sintetiese data. Daarom verskaf ons 'n omvattende gehalteversekeringsverslag vir elke sintetiese datalopie. Ons kwaliteitverslag bevat verskeie maatstawwe soos verdelings, korrelasies, meerveranderlike verspreidings, privaatheidsmaatstawwe, en meer. Op hierdie manier kan jy maklik bepaal dat die sintetiese data wat ons verskaf van die hoogste gehalte is en met dieselfde vlak van akkuraatheid en betroubaarheid as jou oorspronklike data gebruik kan word.
Wat beoordeel ons in ons gehalteversekeringsverslag?
- Akkuraatheid
- privaatheid
- Spoed
Metrieke vir sintetiese data akkuraatheid
Vang 'n blik op: hierdie afdeling illustreer hoogtepunte uit ons sintetiese datakwaliteitverslag. Ons assesserings ondersoek die sintetiese data in vergelyking met die werklike data oor verskeie dimensies.
uitkerings
Sintetiese dataverspreidings in vergelyking met werklike data
Verspreidings illustreer die frekwensie van veranderlikes binne gegewe kategorieë of waardes en word akkuraat vasgevang deur die Syntho Engine.
korrelasies
Sintetiese datakorrelasies in vergelyking met werklike data
Korrelasies toon die verband tussen veranderlikes, wat die mate waarin veranderlikes verband hou, illustreer. Die Syntho Engine vang hierdie verhoudings akkuraat vas.
Multivariate
Sintetiese data Meerveranderlike verspreidings in vergelyking met werklike data
Meerveranderlike verdelings en meerveranderlike korrelasies neem ons verder as enkelvoudige dimensies, wat 'n omvattende siening bied van hoe veelvuldige veranderlikes met mekaar verband hou. Die Syntho Engine vang hierdie verhoudings vas.
Het jy enige vrae?
Praat met een van ons kundiges
Metrieke vir sintetiese data privaatheid
Waarom is sintetiese data-privaatheidsmaatstawwe relevant?
Sintetiese data generering is kompleks en slaggate bestaan en moet beheer word vir. Met KI-algoritmes is ooraanpassing 'n risiko en dit is ook die geval vir sintetiese datagenerering met KI. Daarom moet 'n mens die risiko van oorpasmaak beheer wanneer sintetiese data gegenereer word. Die risiko van oorpassing word in die Syntho Engine beheer. Boonop laat die Syntho Quality Assurance (QA)-verslag organisasies toe om te demonstreer dat die sintetiese data nie oorpas op die oorspronklike data nie. Ons evalueer ook op meer privaatheidverwante aspek, wat dikwels deur interne ouditeure gebruik word.
Toets op presiese wedstryde
Toets oor "Presiese passings" met die identiese passingsverhouding (IMR)
Demonstrasie dat die verhouding van die sintetiese datarekords wat ooreenstem met 'n werklike rekord van die oorspronklike data nie aansienlik groter is as die verhouding wat verwag kan word wanneer die treindata ontleed word nie.
Toets op Soortgelyke wedstryde
Toets aan "Soortgelyke wedstryde" met die afstand tot die naaste rekord (DCR)
Demonstrasie dat die genormaliseerde afstand vir sintetiese datarekords tot hul naaste werklike rekord binne die oorspronklike data nie aansienlik nader is as die afstand wat verwag kan word wanneer die treindata ontleed word nie.
Toets op uitskieters
Toets aan "Uitskieters" met die Afstandsverhouding van naaste buur (NNDR)
Demonstrasie dat die afstandverhouding tussen die naaste en tweede naaste sintetiese rekord tot hul naaste rekord binne die oorspronklike data nie beduidend nader is as die verhouding wat vir die treindata verwag kan word nie.
Versoek 'n gehalteversekeringsverslag
Hierdie is slegs 'n momentopname wat die essensie van ons sintetiese datakwaliteitverkenning en -gehalteversekeringverslag opsom. Dit bied 'n genuanseerde begrip van verspreidings, korrelasies en meerveranderlike verspreidings as deel van sintetiese data soos vasgelê deur die gevorderde vermoëns van die Syntho Engine. Meer besonderhede oor ons gehalteversekeringsverslag is op aanvraag beskikbaar.
Versoek Syntho se gebruikersdokumentasie!
- Aan die begin
- Ontplooiing en verbindings
- Gebruikerskoppelvlak
- Kenmerke
- Gebruikersrolle en ondersteuning