Synthoov izvještaj o osiguranju kvaliteta procjenjuje generisane sintetičke podatke i pokazuje tačnost, privatnost i brzinu sintetičkih podataka u poređenju sa originalnim podacima.
U Synthu razumijemo važnost pouzdanih i tačnih sintetičkih podataka. Zato pružamo sveobuhvatan izvještaj o osiguranju kvaliteta za svaki rad sintetičkih podataka. Naš izvještaj o kvaliteti uključuje različite metrike kao što su distribucije, korelacije, multivarijantne distribucije, metrike privatnosti i još mnogo toga. Na ovaj način možete lako procijeniti da su sintetički podaci koje pružamo najvišeg kvaliteta i da se mogu koristiti sa istim nivoom tačnosti i pouzdanosti kao i vaši originalni podaci.
Bacimo pogled: ovaj odjeljak ilustruje najvažnije stavke iz našeg izvještaja o kvaliteti sintetičkih podataka. Naše procjene ispituju sintetičke podatke u poređenju sa stvarnim podacima u različitim dimenzijama.
Sintetički podaci Multivarijantne distribucije u poređenju sa stvarnim podacima
Multivarijantne distribucije i multivarijantne korelacije vode nas dalje od singularnih dimenzija, pružajući sveobuhvatan pogled na to kako su višestruke varijable povezane. Syntho Engine bilježi ove odnose.
Generisanje sintetičkih podataka je složeno i zamke postoje i moraju se kontrolirati. Kod AI algoritama, prekomjerno prilagođavanje predstavlja rizik, a to je također slučaj i za sintetičko generiranje podataka pomoću AI. Dakle, treba kontrolisati rizik od preopterećenja prilikom generisanja sintetičkih podataka. U Syntho Engine-u se kontroliše rizik od preopterećenja. Povrh toga, izvještaj Syntho Quality Assurance (QA) omogućava organizacijama da pokažu da se sintetički podaci ne uklapaju u originalne podatke. Procjenjujemo i aspekte koji se više odnose na privatnost, koji često koriste interni revizori.
Testirajte na "Točno podudaranje" s identičnim omjerom podudaranja (IMR)
Demonstracija da omjer zapisa sintetičkih podataka koji se poklapaju sa stvarnim zapisom u odnosu na originalne podatke nije značajno veći od omjera koji se može očekivati pri analizi podataka o vlaku.
Test na “Slične utakmice” sa rekordom udaljenosti do najbližeg (DCR)
Demonstracija da normalizirana udaljenost za zapise sintetičkih podataka do njihovog najbližeg stvarnog zapisa unutar originalnih podataka nije značajno bliža od udaljenosti koja se može očekivati kada se analiziraju podaci o vlaku.
Test na “Outliers” sa Omjer udaljenosti najbližeg susjeda (NNDR)
Demonstracija da omjer udaljenosti između najbližeg i drugog najbližeg sintetičkog zapisa i njihovog najbližeg zapisa unutar originalnih podataka nije značajno bliži od omjera koji se može očekivati za podatke o vlaku.
Ovo je samo snimak koji sažima suštinu našeg istraživanja kvaliteta sintetičkih podataka i izveštaja o osiguranju kvaliteta. Nudi nijansirano razumijevanje distribucija, korelacija i multivarijantnih distribucija kao dijela sintetičkih podataka uhvaćenih naprednim mogućnostima Syntho Engine-a. Više detalja o našem izvještaju o osiguranju kvaliteta dostupno je na zahtjev.