دليل إنشاء البيانات الاصطناعية: التعريف والأنواع والتطبيقات
ليس سراً أن الشركات تواجه تحديات في الحصول على بيانات عالية الجودة ومشاركتها. توليد البيانات التركيبية هو حل عملي يساعد على إنتاج مجموعات بيانات صناعية كبيرة وبيانات اختبار عالية الجودة دون مخاطر تتعلق بالخصوصية أو الروتين.
يمكن إنشاء مجموعات البيانات الاصطناعية باستخدام مجموعة متنوعة من الأساليب، وتقديم تطبيقات متنوعة. عند تقييمها بشكل صحيح، تساعد مجموعات البيانات الاصطناعية التي يتم إنشاؤها باستخدام خوارزميات متقدمة المؤسسات على تسريع التحليلات والأبحاث والاختبارات. لذلك دعونا نلقي نظرة فاحصة.
تقدم لك هذه المقالة البيانات الاصطناعية، بما في ذلك الأنواع الرئيسية والاختلافات عن مجموعات البيانات المجهولة والفروق التنظيمية الدقيقة. ستتعلم كيف تحل البيانات التي يتم إنشاؤها بشكل مصطنع مشكلات البيانات الهامة وتقلل من بعض المخاطر. وسنناقش أيضًا تطبيقاتها في مختلف الصناعات، مصحوبة بأمثلة من دراسات الحالة الخاصة بنا.
جدول المحتويات
البيانات الاصطناعية: التعريف وإحصاءات السوق
البيانات التركيبية هي معلومات يتم إنشاؤها بشكل مصطنع خالية من المحتوى السري، وهي بمثابة بديل لمجموعات البيانات الحقيقية. غالبًا ما يتصل علماء البيانات بـ البيانات التركيبية المولدة بالذكاء الاصطناعي توأم بيانات اصطناعية بسبب دقتها الإحصائية العالية في محاكاة البيانات الحقيقية.
يتم إنشاء مجموعات البيانات الاصطناعية باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي وعمليات المحاكاة التي تحافظ على أنماط وارتباطات البيانات الأصلية. يمكن أن تتضمن هذه البيانات نصًا وجداول وصورًا. تستبدل الخوارزميات معلومات التعريف الشخصية (PII) بـ بيانات وهمية.
توقعات جراند فيو للأبحاث أن السوق ل توليد البيانات الاصطناعية باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي سوف تنمو من 1.63 مليار دولار في عام 2022 إلى حوالي 13.5 مليار دولار بحلول عام 2030 بمعدل نمو سنوي مركب قدره 35٪. وفقا لمؤسسة جارتنر، 60% من البيانات المستخدمة للذكاء الاصطناعي في عام 2024 ستكون اصطناعية – هذا أكثر بـ 60 مرة مما كان عليه في عام 2021.
منصات البيانات الاصطناعية آخذة في الارتفاع أيضًا. يتوقع سوق ستيتسفيل من المتوقع أن ينمو سوق منصات البيانات الاصطناعية العالمية من 218 مليون دولار في عام 2022 إلى 3.7 مليار دولار بحلول عام 2033.
لماذا ترتفع البيانات الاصطناعية؟ أحد العوامل الدافعة هو التحرر من الرقابة التنظيمية.
هل تنظم قوانين الخصوصية البيانات الاصطناعية التي يولدها الذكاء الاصطناعي؟
العديد من الولايات المتحدة والاتحاد الأوروبي أمن البيانات والخصوصية تنطبق اللوائح على البيانات الشخصية المحددة للهوية.
لكن تلك اللوائح لا تنطبق على البيانات الاصطناعية — يتم التعامل مع البيانات الاصطناعية على نحو مماثل بيانات مجهولة المصدر. وهي تشكل ما يسمى "جوهر" القواعد القانونية الأخرى.
على سبيل المثال، تلاوة 26 من اللائحة العامة لحماية البيانات تقول أن قواعد حماية الخصوصية تنطبق فقط على البيانات المتعلقة بشخص يمكن التعرف عليه. إذا تم إنشاء بياناتك الاصطناعية بحيث لا يمكن إرجاعها إلى أفراد يمكن التعرف عليهم، فهي معفاة من الرقابة التنظيمية. وبغض النظر عن الرقابة التنظيمية، هناك عقبات أخرى أمام استخدام البيانات الحقيقية التي تدفع الشركات إلى توليد بيانات اصطناعية.
التحديات الرئيسية لاستخدام البيانات الحقيقية
تواجه العديد من الشركات صعوبة في العثور على البيانات ذات الصلة وعالية الجودة واستخدامها، خاصة بكميات كافية للتدريب على خوارزميات الذكاء الاصطناعي. وحتى عندما يجدونها، فإن مشاركة مجموعات البيانات أو استخدامها يمكن أن يكون أمرًا صعبًا بسبب مخاطر الخصوصية ومشكلات التوافق. يوضح هذا القسم المفتاح يتحدى البيانات الاصطناعية يمكن أن تحل.
تعيق مخاطر الخصوصية استخدام البيانات ومشاركتها
تضع لوائح أمن البيانات والخصوصية، مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وقانون HIPAA، عقبات بيروقراطية أمام مشاركة البيانات واستخدامها. في صناعات مثل الرعاية الصحية، حتى مشاركة معلومات تحديد الهوية الشخصية (PII) بين الأقسام داخل نفس المؤسسة يمكن أن تستغرق وقتًا طويلاً بسبب فحوصات الإدارة. تعد مشاركة البيانات مع كيانات خارجية أكثر صعوبة وتنطوي على المزيد من المخاطر الأمنية.
البحث عن ثروة رؤى الأعمال يحدد مخاطر الخصوصية المتزايدة كحافز أساسي لاعتماد ممارسات البيانات الاصطناعية. كلما زاد عدد البيانات التي تخزنها، زادت مخاطرة المساس بالخصوصية. وفق تقرير تكلفة أمان IBM لخرق البيانات لعام 2023وبلغ متوسط تكلفة اختراق البيانات في الولايات المتحدة 9.48 مليون دولار. وعلى مستوى العالم، بلغ متوسط التكلفة 4.45 مليون دولار؛ الشركات التي لديها أقل من 500 عامل تخسر 3.31 مليون دولار لكل خرق. وهذا لا يفسر الضرر الذي يلحق بالسمعة.
- صعوبات في العثور على بيانات عالية الجودة
مسح 2022 كشف 500 متخصص في البيانات أن 77% من المهندسين والمحللين وعلماء البيانات يواجهون مشكلات تتعلق بجودة البيانات. ووفقاً للتقرير، فإن جودة البيانات تعيق الأداء المالي للشركة وإنتاجيتها، وتجعل تحقيق رؤية شاملة لخدماتها أمراً صعب المنال.
قد تفتقر الشركات إلى بيانات كافية من مجموعات سكانية محددة لتدريب نماذج التعلم الآلي (ML) الخاصة بها بشكل صحيح. وغالبًا ما تحتوي مجموعات البيانات على تناقضات، وعدم دقة، وقيم مفقودة. إذا قمت بتدريب منصات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك باستخدام نماذج التعلم الآلي وعلى بيانات منخفضة الجودة تفتقر إلى التنوع الديموغرافي، فإنها ستؤدي إلى تنبؤات غير دقيقة ومتحيزة. وبالمثل، مثل توليد البيانات مجهولة المصدر، يمكن للخوارزميات غير المكررة إنتاج مجموعات بيانات مصطنعة غير موثوقة تؤثر على نتائج تحليل البيانات.
يمكن أن يؤدي الاختزال باستخدام البيانات الاصطناعية إلى تحسين جودة البيانات من خلال معالجة الاختلالات في مجموعات البيانات. وهذا يضمن حصول الفئات الممثلة تمثيلا ناقصا على تمثيل أكثر تناسبا ويقلل من التحيز. تؤدي مجموعة البيانات الأكثر قوة وتمثيلًا إلى تحسين نتائج التحليل والتدريب النموذجي.
عدم توافق مجموعة البيانات
يمكن لمجموعات البيانات التي يتم الحصول عليها من مصادر مختلفة أو ضمن قواعد بيانات متعددة الجداول أن تؤدي إلى حالات عدم توافق، مما يخلق تعقيدات في معالجة البيانات وتحليلها وإعاقة الابتكار.
على سبيل المثال، يتضمن تجميع البيانات في مجال الرعاية الصحية السجلات الصحية الإلكترونية (EHRs)، والأجهزة القابلة للارتداء، والبرامج الاحتكارية، وأدوات الطرف الثالث. قد يستخدم كل مصدر تنسيقات بيانات وأنظمة معلومات مميزة، مما يؤدي إلى اختلافات في تنسيقات البيانات أو الهياكل أو الوحدات أثناء التكامل. إن استخدام البيانات الاصطناعية يمكن أن يعالج هذا التحدي، مما يضمن التوافق والسماح بذلك توليد البيانات بالصيغة المطلوبة.
إخفاء الهوية غير كاف
تقنيات إخفاء الهوية ليست كافية للتغلب على مخاطر الخصوصية أو مشاكل جودة البيانات. علاوة على ذلك، يمكن أن يؤدي إخفاء المعرفات أو إزالتها إلى إزالة التفاصيل اللازمة للتحليل المتعمق في مجموعات البيانات الكبيرة.
علاوة على ذلك، يمكن إعادة تحديد البيانات مجهولة المصدر وتتبعها للوصول إلى الأفراد. يمكن للجهات الفاعلة الخبيثة استخدام التحليلات المتقدمة للكشف عن الأنماط المستندة إلى الوقت والتي تعرض للخطر عدم الكشف عن هوية البيانات التي تبدو غير محددة الهوية. البيانات الاصطناعية تتفوق على البيانات مجهولة المصدر في هذا الصدد.
الغاء الاعجاب إخفاء الهوية، البيانات الاصطناعية لا يغير مجموعات البيانات الموجودة ولكنه ينشئ بيانات جديدة تشبه خصائص وبنية مسودة بيانات، والحفاظ على فائدته. إنها مجموعة بيانات جديدة تمامًا لا تحتوي على معلومات تعريف شخصية.
لكن الأمر أكثر دقة من ذلك. هناك عدة أنواع من طرق توليد البيانات التركيبية.
أنواع توليد البيانات الاصطناعية
إنشاء البيانات الاصطناعية تختلف العمليات بناءً على نوع البيانات المطلوبة. تشتمل أنواع البيانات الاصطناعية على بيانات وهمية ومنشأة بالكامل بواسطة الذكاء الاصطناعي، وتلبي كل منها احتياجات مختلفة.
البيانات الاصطناعية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي بالكامل
هذا النوع من البيانات الاصطناعية تم بناؤه من الصفر باستخدام خوارزميات ML. ال نموذج التعلم الآلي القطارات على البيانات الفعلية للتعرف على بنية البيانات وأنماطها وعلاقاتها. يستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي بعد ذلك هذه المعرفة لإنشاء بيانات جديدة تشبه إلى حد كبير الخصائص الإحصائية الأصلية (مرة أخرى، مع جعلها غير قابلة للتعريف).
هذا النوع من البيانات الاصطناعية بالكامل مفيد للتدريب على نماذج الذكاء الاصطناعي وهو جيد بما يكفي لاستخدامه كما لو كانت بيانات حقيقية. إنه مفيد بشكل خاص عندما لا تتمكن من مشاركة مجموعات البيانات الخاصة بك بسبب اتفاقيات الخصوصية التعاقدية. ومع ذلك، لتوليد بيانات تركيبية، فإنك تحتاج إلى قدر كبير من البيانات الأصلية كنقطة بداية نموذج التعلم الآلي تدريب.
بيانات وهمية الاصطناعية
هذه البيانات الاصطناعية يشير النوع إلى البيانات التي تم إنشاؤها بشكل مصطنع والتي تحاكي بنية وشكل البيانات الحقيقية ولكنها لا تعكس بالضرورة المعلومات الفعلية. فهو يساعد المطورين على التأكد من قدرة تطبيقاتهم على التعامل مع المدخلات والسيناريوهات المختلفة دون استخدام برامج أصلية أو خاصة أو البيانات الحساسة والأهم من ذلك، دون الاعتماد على بيانات العالم الحقيقي. تعتبر هذه الممارسة ضرورية لاختبار الوظائف وتحسين التطبيقات البرمجية بطريقة خاضعة للرقابة وآمنة.
متى تستخدمها: لاستبدال المعرفات المباشرة (PII) أو عندما تفتقر حاليًا إلى البيانات وتفضل عدم استثمار الوقت والطاقة في تحديد القواعد. يستخدم المطورون عادةً بيانات وهمية لتقييم وظائف التطبيقات ومظهرها خلال المراحل الأولى من التطوير، مما يسمح لهم بتحديد المشكلات المحتملة أو عيوب التصميم.
على الرغم من أن البيانات الوهمية تفتقر إلى صحة معلومات العالم الحقيقي، فإنها تظل أداة قيمة لضمان الأداء السليم للأنظمة والتمثيل المرئي قبل التكامل الفعلي للبيانات.
ملاحظة: غالبًا ما يُشار إلى البيانات الاصطناعية التي تم الاستهزاء بها باسم "بيانات مزيفة,على الرغم من أننا لا نوصي باستخدام هذه المصطلحات بالتبادل لأنها قد تختلف في الدلالات.
البيانات الاصطناعية القائمة على القواعد
البيانات الاصطناعية القائمة على القواعد هي أداة مفيدة لإنشاء مجموعات بيانات مخصصة بناءً على قواعد وقيود ومنطق محدد مسبقًا. توفر هذه الطريقة المرونة من خلال السماح للمستخدمين بتكوين مخرجات البيانات وفقًا لاحتياجات العمل المحددة، وضبط المعلمات مثل القيم الدنيا والحد الأقصى والمتوسط. وعلى النقيض من البيانات التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي بالكامل، والتي تفتقر إلى التخصيص، توفر البيانات الاصطناعية القائمة على القواعد حلاً مخصصًا لتلبية المتطلبات التشغيلية المتميزة. هذا عملية توليد البيانات الاصطناعية ثبت أنه مفيد بشكل خاص في الاختبار والتطوير والتحليلات، حيث يكون إنشاء البيانات الدقيقة والتحكم فيها أمرًا ضروريًا.
كل طريقة لتوليد البيانات الاصطناعية لها تطبيقات مختلفة. تبرز منصة Syntho من خلال إنشاء توائم بيانات اصطناعية دون أي جهد يذكر من جانبك. تحصل على دقة إحصائية، بيانات اصطناعية عالية الجودة لاحتياجاتك خالية من النفقات العامة للامتثال.
البيانات الاصطناعية الجدولية
على المدى البيانات الاصطناعية الجدولية يشير إلى إنشاء بيانات مصطنعة مجموعات فرعية تحاكي البنية والخصائص الإحصائية للعالم الحقيقي بنكمثل البيانات المخزنة في الجداول أو جداول البيانات. هذا البيانات الاصطناعية يتم إنشاؤه باستخدام خوارزميات توليد البيانات الاصطناعية والتقنيات المصممة لتكرار خصائص مصدر معلومات مع التأكد من سرية أو البيانات الحساسة لم يتم الكشف عنها.
تقنيات لتوليد مجدول البيانات الاصطناعية تتضمن عادةً النمذجة الإحصائية، نماذج التعلم الآليأو النماذج التوليدية مثل شبكات الخصومة التوليدية (GANs) وأجهزة التشفير التلقائي المتغيرة (VAEs). هؤلاء أدوات توليد البيانات الاصطناعية تحليل الأنماط والتوزيعات والارتباطات الموجودة في مجموعة بيانات حقيقية ومن ثم توليد جديدة نقاط البيانات أن تشبه إلى حد كبير البيانات الحقيقية ولكنها لا تحتوي على أي معلومات حقيقية.
جدولي نموذجي حالات استخدام البيانات الاصطناعية وتشمل معالجة المخاوف المتعلقة بالخصوصية، وزيادة توافر البيانات، وتسهيل البحث والابتكار في التطبيقات المعتمدة على البيانات. ومع ذلك، فمن الضروري التأكد من أن البيانات الاصطناعية يلتقط بدقة الأنماط والتوزيعات الأساسية للبيانات الأصلية للحفاظ عليها فائدة البيانات وصلاحية المهام النهائية.
تطبيقات البيانات الاصطناعية الأكثر شعبية
تفتح البيانات المولدة بشكل مصطنع إمكانيات الابتكار في مجالات الرعاية الصحية وتجارة التجزئة والتصنيع والتمويل وغيرها من الصناعات. الابتدائي استخدم حالات تشمل أخذ عينات البيانات والتحليلات والاختبار والمشاركة.
Upsampling لتعزيز مجموعات البيانات
ويعني التقريب إنشاء مجموعات بيانات أكبر من مجموعات بيانات أصغر حجمًا من أجل التوسع والتنويع. يتم تطبيق هذه الطريقة عندما تكون البيانات الحقيقية نادرة أو غير متوازنة أو غير كاملة.
النظر في بعض الأمثلة. بالنسبة للمؤسسات المالية، يمكن للمطورين تحسين دقة نماذج الكشف عن الاحتيال من خلال تجميع الملاحظات النادرة وأنماط النشاط في البيانات المالية. وبالمثل، قد تقوم وكالة تسويق بجمع عينات لزيادة البيانات المتعلقة بالمجموعات الممثلة تمثيلا ناقصا، مما يعزز دقة التجزئة.
تحليلات متقدمة مع البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي
يمكن للشركات الاستفادة من البيانات الاصطناعية عالية الجودة التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي لنمذجة البيانات، وتحليلات الأعمال، والأبحاث السريرية. تجميع البيانات يثبت أنه بديل قابل للتطبيق عندما يكون الحصول على مجموعات بيانات حقيقية إما مكلفًا للغاية أو مستهلكًا للوقت.
البيانات التركيبية تمكن الباحثين من إجراء تحليلات متعمقة دون المساس بسرية المريض. علماء البيانات ويتمكن الباحثون من الوصول إلى بيانات المرضى، والمعلومات حول الحالات السريرية، وتفاصيل العلاج، والحصول على رؤى قد تستغرق وقتًا أطول بكثير مع البيانات الحقيقية. علاوة على ذلك، يمكن للمصنعين مشاركة البيانات بحرية مع الموردين، ودمج نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) وبيانات الموقع لإنشاء خوارزميات لاختبار الأداء أو تعزيز الصيانة التنبؤية.
ومع ذلك، تقييم البيانات الاصطناعية أمر بالغ الأهمية. يتم التحقق من صحة مخرجات Syntho Engine من قبل فريق ضمان الجودة الداخلي خبراء خارجيون من معهد SAS. وفي دراسة للنمذجة التنبؤية، قمنا بتدريب أربعة نماذج التعلم الآلي على البيانات الحقيقية، مجهولة المصدر، والاصطناعية. أظهرت النتائج أن النماذج التي تم تدريبها على مجموعات البيانات الاصطناعية لدينا تتمتع بنفس مستوى الدقة مثل تلك التي تم تدريبها على مجموعات البيانات الحقيقية، في حين أن البيانات مجهولة المصدر قللت من فائدة النماذج.
تبادل البيانات الخارجية والداخلية
تعمل البيانات الاصطناعية على تبسيط عملية مشاركة البيانات داخل المؤسسات وعبرها. أنت تستطيع استخدام البيانات الاصطناعية إلى تبادل المعلومات دون المخاطرة بانتهاكات الخصوصية أو عدم الامتثال التنظيمي. تشمل فوائد البيانات الاصطناعية نتائج بحثية سريعة وتعاونًا أكثر فعالية.
يمكن لشركات البيع بالتجزئة مشاركة الرؤى مع الموردين أو الموزعين باستخدام البيانات الاصطناعية التي تعكس سلوك العملاء أو مستويات المخزون أو المقاييس الرئيسية الأخرى. ومع ذلك، لضمان أعلى مستوى من خصوصية البياناتويتم الحفاظ على سرية بيانات العملاء الحساسة وأسرار الشركة.
فازت شركة Syntho بجائزة Global SAS Hackathon لعام 2023 لقدرتنا على التوليد والمشاركة aبيانات اصطناعية دقيقة بشكل فعال وخالي من المخاطر. قمنا بتجميع بيانات المرضى لمستشفيات متعددة ذات مجموعات مختلفة من المرضى لإثبات فعالية النماذج التنبؤية. تبين أن استخدام مجموعات البيانات الاصطناعية المدمجة دقيق تمامًا مثل استخدام البيانات الحقيقية.
بيانات الاختبار الاصطناعية
بيانات الاختبار الاصطناعية هي بيانات تم إنشاؤها بشكل مصطنع ومصممة للمحاكاة اختبار البيانات بيئات لتطوير البرمجيات. بالإضافة إلى تقليل مخاطر الخصوصية، تتيح بيانات الاختبار الاصطناعية للمطورين إجراء تقييم صارم لأداء التطبيقات وأمانها ووظائفها عبر مجموعة من السيناريوهات المحتملة دون التأثير على النظام الحقيقي.
تعاوننا مع أحد أكبر البنوك الهولندية يعرض فوائد البيانات الاصطناعية لاختبار البرمجيات. اختبار توليد البيانات باستخدام محرك Syntho، نتج عن ذلك مجموعات بيانات شبيهة بالإنتاج ساعدت البنك على تسريع عملية تطوير البرامج واكتشاف الأخطاء، مما أدى إلى إطلاق برامج أسرع وأكثر أمانًا.
تقنيات لتوليد مجدول البيانات الاصطناعية تتضمن عادةً النمذجة الإحصائية، نماذج التعلم الآليأو النماذج التوليدية مثل شبكات الخصومة التوليدية (GANs) وأجهزة التشفير التلقائي المتغيرة (VAEs). هؤلاء أدوات توليد البيانات الاصطناعية تحليل الأنماط والتوزيعات والارتباطات الموجودة في مجموعة بيانات حقيقية ومن ثم توليد جديدة نقاط البيانات أن تشبه إلى حد كبير البيانات الحقيقية ولكنها لا تحتوي على أي معلومات حقيقية.
جدولي نموذجي حالات استخدام البيانات الاصطناعية وتشمل معالجة المخاوف المتعلقة بالخصوصية، وزيادة توافر البيانات، وتسهيل البحث والابتكار في التطبيقات المعتمدة على البيانات. ومع ذلك، فمن الضروري التأكد من أن البيانات الاصطناعية يلتقط بدقة الأنماط والتوزيعات الأساسية للبيانات الأصلية للحفاظ عليها فائدة البيانات وصلاحية المهام النهائية.
منصة توليد البيانات الاصطناعية من Syntho
توفر Syntho منصة ذكية لتوليد البيانات الاصطناعية، مما يمكّن المؤسسات من تحويل البيانات بذكاء إلى ميزة تنافسية. من خلال توفير جميع أساليب توليد البيانات الاصطناعية في منصة واحدة، تقدم Syntho حلاً شاملاً للمؤسسات التي تهدف إلى استخدام البيانات التي تغطي:
- البيانات التركيبية المولدة بالذكاء الاصطناعي والذي يحاكي الأنماط الإحصائية للبيانات الأصلية في البيانات الاصطناعية بقوة الذكاء الاصطناعي.
- إلغاء الهوية الذكية لحماية البيانات الحساسة عن طريق إزالة أو تعديل معلومات التعريف الشخصية (PII).
- Test data management التي تمكن إنشاء وصيانة ومراقبة بيانات الاختبار التمثيلية للبيئات غير الإنتاجية.
تتكامل منصاتنا في أي بيئة سحابية أو محلية. علاوة على ذلك، نحن نعتني بالتخطيط والنشر. سيقوم فريقنا بتدريب موظفيك على الاستخدام محرك سينثو بفعالية، وسوف نقدم الدعم المستمر بعد النشر.
يمكنك قراءة المزيد عن قدرات Syntho البيانات الاصطناعية منصة الجيل في قسم الحلول بموقعنا.
ما هو مستقبل البيانات الاصطناعية؟
توليد البيانات الاصطناعية باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي يساعد في إنشاء ومشاركة كميات كبيرة من البيانات ذات الصلةوتجاوز مشكلات توافق التنسيق والقيود التنظيمية ومخاطر اختراق البيانات.
على عكس إخفاء الهوية، توليد البيانات التركيبية يسمح بالحفاظ على العلاقات الهيكلية في البيانات. وهذا يجعل البيانات الاصطناعية مناسبة للتحليلات المتقدمة والبحث والتطوير والتنويع والاختبار.
لن يتوسع استخدام مجموعات البيانات الاصطناعية إلا عبر الصناعات. الشركات تستعد ل إنشاء بيانات اصطناعية، توسيع نطاقه ليشمل الصور المعقدة ومحتوى الصوت والفيديو. ستقوم الشركات بتوسيع استخدام نماذج التعلم الآلي إلى عمليات محاكاة أكثر تقدمًا و التطبيقات.
هل تريد معرفة المزيد من التطبيقات العملية ل البيانات الاصطناعية؟ لا تتردد في جدولة العرض التوضيحي على موقعنا الإلكتروني.
حول سينثو
سينثو يوفر ذكاء توليد البيانات التركيبية منصة، والاستفادة نماذج بيانات اصطناعية متعددة وأساليب التوليد، وتمكين المؤسسات من تحويل البيانات بذكاء إلى ميزة تنافسية. تحاكي بياناتنا الاصطناعية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي الأنماط الإحصائية للبيانات الأصلية، مما يضمن الدقة والخصوصية والسرعة، وفقًا لتقييم خبراء خارجيين مثل SAS. بفضل ميزات إلغاء الهوية الذكية والخرائط المتسقة، تتم حماية المعلومات الحساسة مع الحفاظ على التكامل المرجعي. تتيح منصتنا إنشاء بيانات الاختبار وإدارتها والتحكم فيها للبيئات غير الإنتاجية، وذلك باستخدام القواعد طرق توليد البيانات التركيبية للسيناريوهات المستهدفة بالإضافة إلى ذلك، يمكن للمستخدمين توليد البيانات الاصطناعية برمجيا والحصول عليها بيانات اختبار واقعية لتطوير سيناريوهات الاختبار والتطوير الشاملة بسهولة.
عن المؤلف
ويم كيس جانسن
الرئيس التنفيذي والمؤسس
Syntho، هو التوسع الذي يحدث تغييرًا جذريًا في صناعة البيانات من خلال البيانات الاصطناعية التي يولدها الذكاء الاصطناعي. أثبت ويم كيس مع Syntho أنه قادر على فتح البيانات الحساسة للخصوصية لجعل البيانات أكثر ذكاءً وأسرع توفرًا حتى تتمكن المؤسسات من تحقيق الابتكار القائم على البيانات. ونتيجة لذلك، فاز Wim Kees وSyntho بجائزة Philips Innovation Award المرموقة، وفازا في مسابقة SAS العالمية للهاكاثون في مجال الرعاية الصحية وعلوم الحياة، وتم اختيارهما كرائدين في مجال توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي من قبل NVIDIA.