Giya sa Synthetic Data Generation: Definition, Types, & Applications
Dili kini sekreto nga ang mga negosyo nag-atubang sa mga hagit sa pag-angkon ug pagpaambit sa taas nga kalidad nga datos. Sintetikong paghimo sa datos usa ka praktikal nga solusyon nga makatabang sa paghimo og dagkong artipisyal nga mga dataset ug taas nga kalidad nga datos sa pagsulay nga walay mga risgo sa privacy o red tape.
Ang mga sintetikong dataset mahimong mabuhat gamit ang lain-laing mga pamaagi, nga nagtanyag sa lain-laing mga aplikasyon. Kung husto ang pagtimbang-timbang, ang mga sintetikong dataset nga gihimo gamit ang mga advanced algorithm makatabang sa mga organisasyon nga mapadali ang ilang analytics, panukiduki, ug pagsulay. Busa atong tan-awon pag-ayo.
Kini nga artikulo nagpaila kanimo sa sintetikong datos, lakip ang mga nag-unang tipo, mga kalainan gikan sa wala mailhi nga mga dataset, ug mga regulasyon nga nuances. Mahibal-an nimo kung giunsa ang artipisyal nga namugna nga datos makasulbad sa mga kritikal nga problema sa datos ug makapamenos sa pipila ka mga risgo. Hisgutan usab namo ang mga aplikasyon niini sa tibuok industriya, inubanan sa mga pananglitan gikan sa among mga case study.
Kaundan
Sintetikong datos: kahulugan ug estadistika sa merkado
Data sa sintetiko kay artipisyal nga namugna nga impormasyon nga walay kompidensyal nga sulod, ug kini nagsilbi nga alternatibo sa tinuod nga mga dataset. Ang mga siyentipiko sa datos kanunay nga nagtawag AI-generated synthetic data usa ka synthetic data twin tungod sa taas nga statistical accuracy niini sa pagsundog sa tinuod nga datos.
Ang mga artipisyal nga dataset gihimo gamit ang artipisyal nga paniktik (AI) nga mga algorithm ug mga simulation nga nagmintinar sa mga pattern ug mga correlasyon sa orihinal nga datos. Kini nga datos mahimong maglakip sa teksto, mga lamesa, ug mga hulagway. Gipulihan sa mga algorithm ang personal nga makaila nga impormasyon (PII) sa mock data.
Mga panagna sa Grand View Research nga ang merkado alang sa synthetic data generation uban sa Generative AI motubo gikan sa $1.63 bilyon sa 2022 hangtod sa $13.5 bilyon sa 2030 sa usa ka CAGR nga 35%. Matod ni Gartner, 60% sa datos nga gigamit alang sa AI sa 2024 mahimong sintetiko — kana 60 ka beses nga mas daghan kaysa sa 2021.
Ang mga sintetikong plataporma sa datos nagkadaghan usab. Gipaabot sa Market Statesville ang global nga sintetikong data platform nga merkado nga motubo gikan sa $218 milyon sa 2022 hangtod $3.7 bilyon sa 2033.
Ngano nga ang artipisyal nga datos nag-uswag? Usa ka hinungdan sa pagmaneho mao ang kagawasan gikan sa pagdumala sa regulasyon.
Gikontrol ba sa mga balaod sa pagkapribado ang sintetikong datos nga gihimo sa AI?
Daghang US ug EU seguridad sa datos ug pagkapribado ang mga regulasyon magamit sa mailhan nga personal nga datos.
Apan kana nga mga regulasyon wala magamit sa sintetikong datos — ang sintetikong datos gitratar nga parehas sa anonymized nga datos. Giporma nila ang gitawag nga "kinauyokan" sa ubang mga legal nga lagda.
Pananglitan, recital 26 sa GDPR nag-ingon nga ang mga lagda sa pagpanalipod sa pagkapribado magamit lamang sa mga datos nga adunay kalabotan sa usa ka mailhan nga tawo. Kung ang imong sintetikong datos gihimo sa ingon nga dili kini masubay balik sa mga mailhan nga indibidwal, wala kini labot sa pagdumala sa regulasyon. Gawas sa pagdumala sa regulasyon, adunay uban pang mga babag sa paggamit sa tinuod nga datos nga nagduso sa mga negosyo sa paghimo og sintetikong datos.
Pangunang mga hagit sa paggamit sa tinuod nga datos
Daghang mga kompanya ang naglisud sa pagpangita ug paggamit sa may kalabutan, taas nga kalidad nga datos, labi na sa igo nga kantidad alang sa pagbansay sa algorithm sa AI. Bisan kung makit-an nila kini, ang pagpaambit o paggamit sa mga dataset mahimong mahagit tungod sa mga peligro sa pagkapribado ug mga isyu sa pagkaangay. Kini nga seksyon naglatid sa yawe naghagit sa sintetikong datos makasulbad.
Ang mga risgo sa privacy makababag sa paggamit ug pagpaambit sa datos
Ang mga regulasyon sa seguridad sa datos ug pagkapribado, sama sa GDPR ug HIPAA, nagpaila sa mga burukratikong babag sa pagpaambit ug paggamit sa datos. Sa mga industriya sama sa pag-atiman sa panglawas, bisan ang pagpaambit sa PII tali sa mga departamento sa sulod sa parehas nga organisasyon mahimong makagugol sa oras tungod sa mga pagsusi sa pagdumala. Ang pagpaambit sa datos sa mga eksternal nga entidad labi pa nga mahagiton ug adunay daghang peligro sa seguridad.
Panukiduki gikan sa Mga Panglantaw sa Fortune Business nag-ila sa nagkataas nga mga risgo sa pagkapribado isip usa ka nag-unang hinungdan sa pagsagop sa mga gawi sa sintetikong datos. Ang daghang datos nga imong gitipigan, labi ka nga peligro nga makompromiso ang pribasiya. Sumala sa ang 2023 IBM Security Cost sa usa ka Data Breach Report, ang kasagarang gasto sa paglapas sa datos sa US maoy $9.48 milyones. Sa tibuok kalibotan, ang kasagarang gasto maoy $4.45 milyones; ang mga kompanya nga adunay ubos sa 500 ka mga trabahante mawad-an og $3.31 milyon matag paglapas. Ug wala kana hinungdan sa kadaot sa reputasyon.
Mga kalisud sa pagpangita sa taas nga kalidad nga datos
Usa ka pagsusi sa 2022 sa 500 ka mga propesyonal sa datos nagpadayag nga 77% sa mga inhenyero, analista, ug data scientist nag-atubang sa mga isyu sa kalidad sa datos. Sumala sa taho, ang kalidad sa datos nakababag sa pinansyal nga pasundayag ug pagka-produktibo sa usa ka kompanya ug naghimo sa pagkab-ot sa usa ka holistic nga pagtan-aw sa mga serbisyo niini nga halos dili makab-ot.
Ang mga kompanya mahimong kulang sa igo nga datos gikan sa piho nga mga demograpiko aron mabansay sa husto ang ilang mga modelo sa pagkat-on sa makina (ML). Ug ang mga dataset kasagarang adunay mga inconsistency, dili tukma, ug nawala nga mga kantidad. Kung gibansay nimo ang imong mga platform sa AI mga modelo sa pagkat-on sa makina sa ubos nga kalidad nga datos nga kulang sa demographic diversity, maghimo kini nga dili tukma, mapihigon nga mga panagna. Sa parehas nga paagi, sama sa wala mailhi nga henerasyon sa datos, ang dili dalisay nga mga algorithm makahimo og dili kasaligan nga artipisyal nga mga dataset nga makaapekto sa sangputanan sa pagtuki sa datos.
Ang pag-upsamp sa sintetikong datos makapauswag sa kalidad sa datos pinaagi sa pagsulbad sa mga imbalances sa mga dataset. Gipaneguro niini nga ang mga klase nga kulang sa representasyon makadawat og mas proporsyonal nga representasyon ug makunhuran ang pagpihig. Ang usa ka mas lig-on ug representatibo nga dataset makahatag ug mas maayo nga mga resulta sa pagtuki ug modelo nga pagbansay.
Mga incompatibilities sa Dataset
Ang mga dataset nga gikan sa lain-laing mga gigikanan o sulod sa multi-table nga mga database mahimong magpaila sa mga incompatibilities, paghimo og mga pagkakomplikado sa pagproseso ug pagtuki sa datos ug pagbabag sa kabag-ohan.
Pananglitan, ang paghugpong sa datos sa pag-atiman sa panglawas naglakip sa mga electronic health records (EHRs), wearables, proprietary software, ug third-party nga mga himan. Ang matag tinubdan mahimong mogamit ug lahi nga mga format sa datos ug sistema sa impormasyon, nga mosangpot sa mga disparidad sa mga format sa datos, istruktura, o mga yunit atol sa paghiusa. Ang paggamit sa sintetikong datos makatubag niini nga hagit, pagsiguro sa pagkaangay ug pagtugot paghimo og datos sa gusto nga pormat.
Dili igo ang anonymization
Ang mga pamaagi sa pag-anonymize dili igo aron mabuntog ang mga risgo sa pagkapribado o mga problema sa kalidad sa datos. Dugang pa, Ang pag-mask o pagtangtang sa mga identifier mahimong magtangtang sa mga detalye nga gikinahanglan alang sa lawom nga pagtuki sa dagkong mga dataset.
Gawas pa, ang wala mailhi nga datos mahimong mailhan pag-usab ug masubay balik sa mga indibidwal. Ang mga malisyosong aktor makagamit ug advanced analytics aron madiskubre ang mga pattern nga gibase sa panahon nga ikompromiso ang pagkadili-ila sa daw wala mailhi nga datos. Ang sintetikong datos mas labaw kay sa wala mailhi nga datos bahin niana.
Dili sama sa anonymization, sintetikong datos wala mag-usab sa kasamtangan nga mga dataset apan nagmugna og bag-ong datos nga susama sa mga kinaiya ug istruktura sa hilaw nga datos, pagpreserbar sa gamit niini. Kini usa ka bug-os nga bag-ong dataset nga adunay walay personal nga pag-ila nga impormasyon.
Apan kini mas nuanced kay niana. Adunay pipila ka mga matang sa synthetic data generation nga mga pamaagi.
Mga tipo sa synthetic data generation
Paghimo sa sintetikong datos lainlain ang mga proseso base sa matang sa datos nga gikinahanglan. Ang sintetikong mga tipo sa datos naglakip sa bug-os nga AI-generated, rule-based, ug mock data - matag usa makatagbo sa lain-laing panginahanglan.
Bug-os nga AI-generated synthetic data
Kini nga matang sa sintetikong datos gitukod gikan sa wala gamit ang ML algorithm. Ang modelo sa pagkat-on sa makina tren sa aktuwal nga datos aron mahibal-an ang bahin sa istruktura, mga sumbanan, ug mga relasyon sa datos. Gigamit dayon sa Generative AI kini nga kahibalo aron makamugna og bag-ong datos nga susama sa orihinal nga mga kabtangan sa istatistika (pag-usab, samtang gihimo kini nga dili mailhan).
Kini nga matang sa hingpit nga sintetikong datos mapuslanon alang sa pagbansay sa modelo sa AI ug igo nga magamit nga ingon nga kini tinuod nga datos. Labi na nga mapuslanon kung dili nimo mapaambit ang imong mga datos tungod sa mga kasabutan sa pagkapribado sa kontrata. Bisan pa, aron makamugna ang sintetikong datos, kinahanglan nimo ang usa ka hinungdanon nga kantidad sa orihinal nga datos ingon usa ka punto sa pagsugod modelo sa pagkat-on sa makina pagbansay.
Sintetikong mock data
Kini sintetikong datos Ang tipo nagtumong sa artipisyal nga gibuhat nga datos nga nagsundog sa istruktura ug pormat sa tinuod nga datos apan dili kinahanglan nga magpakita sa aktuwal nga impormasyon. Nakatabang kini sa mga developer nga masiguro nga ang ilang mga aplikasyon makadumala sa lainlaing mga input ug mga senaryo nga wala gigamit ang tinuod, pribado, o sensitibo nga datos ug, labing importante, nga walay pagsalig sa tinuod nga kalibutan nga datos. Kini nga praktis hinungdanon alang sa pagsulay sa pagpaandar ug pagpino sa mga aplikasyon sa software sa usa ka kontrolado ug luwas nga paagi.
Kanus-a kini gamiton: Aron ilisan ang mga direktang identifier (PII) o kung kulang ka sa datos ug gusto nimo nga dili mamuhunan sa oras ug kusog sa pagtino sa mga lagda. Ang mga developers kasagarang mogamit ug mock data aron sa pagtimbang-timbang sa functionality ug dagway sa mga aplikasyon atol sa unang mga hugna sa development, nga nagtugot kanila sa pag-ila sa posibleng mga isyu o mga depekto sa disenyo.
Bisan kung ang mock data kulang sa pagkatinuod sa tinuod nga kalibutan nga impormasyon, kini nagpabilin nga usa ka bililhon nga himan alang sa pagsiguro sa husto nga paglihok sa mga sistema ug biswal nga representasyon sa dili pa ang aktwal nga data integration.
Mubo nga sulat: Ang sintetikong gibiaybiay nga datos sagad gitawag nga 'peke nga datos,' bisan tuod dili kami nagrekomendar sa paggamit niini nga mga termino nga baylobaylo-baylo tungod kay kini mahimong magkalahi sa mga konotasyon.
Sintetikong datos nga gibase sa lagda
Sintetikong datos nga gibase sa lagda kay usa ka mapuslanong himan alang sa pagmugna og customized datasets base sa gitakda nang daan nga mga lagda, mga limitasyon, ug lohika. Kini nga pamaagi naghatag og pagka-flexible pinaagi sa pagtugot sa mga tiggamit sa pag-configure sa output sa datos sumala sa piho nga mga panginahanglan sa negosyo, pag-adjust sa mga parameter sama sa minimum, maximum, ug average nga mga bili. Sukwahi sa bug-os nga datos nga nahimo sa AI, nga kulang sa pag-customize, ang gibase sa lagda nga sintetikong datos nagtanyag usa ka gipahaum nga solusyon alang sa pagtagbo sa lahi nga mga kinahanglanon sa operasyon. Kini sintetikong proseso sa paghimo sa datos napamatud-an ilabina nga mapuslanon sa pagsulay, pag-uswag, ug pag-analisa, diin ang tukma ug kontrolado nga paghimo sa datos kinahanglanon.
Ang matag synthetic data generation method adunay lain-laing mga aplikasyon. Ang plataporma ni Syntho talagsaon pinaagi sa paghimo og sintetikong data nga kaluha nga gamay ra o walay paningkamot sa imong bahin. Makuha nimo ang tukma sa istatistika, taas nga kalidad nga sintetikong datos alang sa imong mga panginahanglan nga walay bayad sa pagsunod.
Tabular nga sintetikong datos
ang termino nga tabular nga sintetikong datos nagtumong sa paghimo og artipisyal nga datos mga subset nga nagsundog sa istruktura ug istatistikal nga mga kabtangan sa tinuod nga kalibutan tabular data, sama sa datos nga gitipigan sa mga lamesa o mga spreadsheet. Kini sintetikong datos gihimo gamit ang synthetic data generation algorithms ug mga teknik nga gidisenyo sa pagkopya sa mga kinaiya sa tinubdan data samtang nagsiguro nga confidential o sensitibo nga datos wala gibutyag.
Mga teknik sa pagmugna tabular sintetikong datos kasagaran naglakip sa statistical modeling, mga modelo sa pagkat-on sa makina, o generative nga mga modelo sama sa generative adversarial networks (GANs) ug variational autoencoders (VAEs). Kini synthetic data generation tools analisa ang mga sumbanan, apod-apod, ug mga correlations nga anaa sa tinuod nga dataset ug dayon paghimo og bag-o mga punto sa datos nga susama kaayo sa tinuod nga datos apan walay bisan unsa nga tinuod nga impormasyon.
Kasagaran nga tabular mga kaso sa paggamit sa sintetikong datos naglakip sa pagtubag sa mga kabalaka sa pagkapribado, pagdugang sa pagkaanaa sa datos, ug pagpasayon sa panukiduki ug kabag-ohan sa mga aplikasyon nga gipatuyok sa datos. Bisan pa, kini hinungdanon aron masiguro nga ang sintetikong datos tukma nga nakuha ang nagpahiping mga sumbanan ug pag-apod-apod sa orihinal nga datos aron mapadayon gamit sa datos ug balido alang sa downstream nga mga buluhaton.
Labing popular nga sintetikong aplikasyon sa datos
Ang artipisyal nga namugna nga datos nagbukas sa mga posibilidad sa kabag-ohan alang sa pag-atiman sa panglawas, tingi, paggama, pinansya, ug uban pang mga industriya. Ang panguna paggamit sa mga kaso naglakip sa data upsampling, analytics, testing, ug sharing.
Pag-upsampling aron mapaayo ang mga dataset
Ang upsampling nagpasabot sa pagmugna og mas dagkong mga dataset gikan sa mas gagmay para sa scaling ug diversification. Kini nga pamaagi gigamit kung ang tinuod nga datos nihit, dili balanse, o dili kompleto.
Tagda ang pipila ka pananglitan. Alang sa pinansyal nga mga institusyon, ang mga developers makapauswag sa katukma sa fraud detection models pinaagi sa pag-upsampling sa talagsaong mga obserbasyon ug mga pattern sa kalihokan sa pinansyal nga datos. Sa susama, ang usa ka ahensya sa pagpamaligya mahimo’g mag-upsample aron madugangan ang mga datos nga may kalabotan sa mga wala girepresentahan nga mga grupo, nga nagpauswag sa katukma sa pagbahin.
Ang advanced analytics nga adunay AI-generated data
Mahimong gamiton sa mga kompanya ang AI-generated high-quality synthetic data para sa data modeling, business analytics, ug clinical research. Pag-synthesize sa datos napamatud-an nga usa ka praktikal nga alternatibo kung ang pag-angkon sa tinuod nga mga dataset mahal kaayo o makahurot sa oras.
Data sa sintetiko naghatag gahum sa mga tigdukiduki sa paghimo sa lawom nga pag-analisar nga wala ikompromiso ang kompidensyal sa pasyente. Mga siyentista sa datos ug ang mga tigdukiduki makaangkon og access sa mga datos sa pasyente, impormasyon mahitungod sa klinikal nga mga kondisyon, ug mga detalye sa pagtambal, nga makakuha og mga insight nga mas makahurot ug panahon sa tinuod nga datos. Dugang pa, ang mga tiggama mahimong gawasnon nga magpaambit sa datos sa mga supplier, nga gilakip ang gimaniobra nga GPS ug data sa lokasyon aron makamugna og mga algorithm alang sa pagsulay sa pasundayag o pagpauswag sa predictive nga pagpadayon.
Apan, synthetic data evaluation kritikal. Ang output sa Syntho Engine gipamatud-an sa usa ka internal nga tim sa kasiguruhan sa kalidad ug mga eksperto sa gawas gikan sa SAS Institute. Sa usa ka pagtuon sa predictive modeling, gibansay namo ang upat mga modelo sa pagkat-on sa makina sa tinuod, wala mailhi, ug sintetikong datos. Gipakita sa mga resulta nga ang mga modelo nga gibansay sa among mga sintetikong dataset adunay parehas nga lebel sa katukma sama sa gibansay sa tinuod nga mga dataset, samtang ang wala mailhi nga datos nagpamenos sa gamit sa mga modelo.
External ug internal nga data sharing
Ang sintetikong datos nagpasimple sa pagpaambit sa datos sulod ug sa tibuok nga mga organisasyon. Mahimo nimo gamita ang sintetikong datos sa pagbayloay og impormasyon nga walay peligro sa mga paglapas sa pribasiya o dili pagsunod sa regulasyon. Ang mga benepisyo sa sintetikong datos naglakip sa gipadali nga resulta sa panukiduki ug mas epektibo nga kolaborasyon.
Ang mga kompanya sa tingi mahimong magpaambit sa mga panabut sa mga supplier o distributor gamit ang sintetikong datos nga nagpakita sa pamatasan sa kostumer, lebel sa imbentaryo, o uban pang hinungdanon nga sukatan. Bisan pa, aron masiguro ang labing kataas nga lebel sa data privacy, sensitibo nga datos sa kustomer, ug mga sekreto sa korporasyon gitago nga kompidensyal.
Nadaog ni Syntho ang 2023 Global SAS Hackathon para sa atong abilidad sa pagmugna ug pagpaambit atukma nga sintetikong datos epektibo ug walay risgo. Gi-synthesize namon ang datos sa pasyente alang sa daghang mga ospital nga adunay lainlaing populasyon sa pasyente aron ipakita ang kaepektibo sa mga predictive nga mga modelo. Ang paggamit sa hiniusa nga sintetikong mga dataset gipakita nga tukma sama sa paggamit sa tinuod nga datos.
Sintetikong datos sa pagsulay
Ang sintetikong datos sa pagsulay kay artipisyal nga namugna nga datos nga gidesinyo aron masundog pagsulay sa datos mga palibot alang sa pagpalambo sa software. Dugang pa sa pagkunhod sa mga risgo sa pagkapribado, ang sintetikong datos sa pagsulay makapahimo sa mga developers sa hugot nga pagtimbang-timbang sa performance, seguridad, ug pagpaandar sa mga aplikasyon sa lain-laing mga posibleng senaryo nga walay epekto sa tinuod nga sistema.
Ang among kolaborasyon sa usa sa pinakadako nga mga bangko sa Dutch nagpakita mga benepisyo sa sintetikong datos alang sa pagsulay sa software. Test data generation uban sa Syntho Engine miresulta sa sama sa produksiyon nga mga dataset nga nakatabang sa bangko sa pagpadali sa pagpalambo sa software ug pag-detect sa bug, nga mitultol ngadto sa mas paspas ug mas luwas nga software releases.
Mga teknik sa pagmugna tabular sintetikong datos kasagaran naglakip sa statistical modeling, mga modelo sa pagkat-on sa makina, o generative nga mga modelo sama sa generative adversarial networks (GANs) ug variational autoencoders (VAEs). Kini synthetic data generation tools analisa ang mga sumbanan, apod-apod, ug mga correlations nga anaa sa tinuod nga dataset ug dayon paghimo og bag-o mga punto sa datos nga susama kaayo sa tinuod nga datos apan walay bisan unsa nga tinuod nga impormasyon.
Kasagaran nga tabular mga kaso sa paggamit sa sintetikong datos naglakip sa pagtubag sa mga kabalaka sa pagkapribado, pagdugang sa pagkaanaa sa datos, ug pagpasayon sa panukiduki ug kabag-ohan sa mga aplikasyon nga gipatuyok sa datos. Bisan pa, kini hinungdanon aron masiguro nga ang sintetikong datos tukma nga nakuha ang nagpahiping mga sumbanan ug pag-apod-apod sa orihinal nga datos aron mapadayon gamit sa datos ug balido alang sa downstream nga mga buluhaton.
Ang sintetikong plataporma sa paghimo sa datos ni Syntho
Naghatag ang Syntho og usa ka intelihenteng sintetikong plataporma sa paghimo sa datos, nga naghatag gahum sa mga organisasyon nga maalamon nga magbag-o sa datos ngadto sa usa ka kompetisyon. Pinaagi sa paghatag sa tanan nga sintetikong pamaagi sa paghimo sa datos sa usa ka plataporma, ang Syntho nagtanyag usa ka komprehensibo nga solusyon alang sa mga organisasyon nga nagtumong sa paggamit sa datos nga naglangkob sa:
- AI-generated synthetic data nga nagsundog sa istatistikal nga mga sumbanan sa orihinal nga datos sa sintetikong datos nga adunay gahum sa artipisyal nga paniktik.
- Smart de-identification aron mapanalipdan sensitibo nga datos pinaagi sa pagtangtang o pag-usab sa personal nga makaila nga impormasyon (PII).
- Test data management nga makahimo sa paghimo, pagmentinar, ug pagkontrol sa representatibo nga datos sa pagsulay alang sa dili produksyon nga mga palibot.
Ang among mga platform nag-integrate sa bisan unsang panganod o on-premise nga palibot. Dugang pa, among giatiman ang pagplano ug pag-deploy. Ang among team magbansay sa imong mga empleyado sa paggamit Syntho Engine epektibo, ug kami mohatag og padayon nga post-deployment nga suporta.
Makabasa ka ug dugang bahin sa mga kapabilidad sa Syntho's sintetikong datos plataporma sa henerasyon sa Mga solusyon nga seksyon sa among website.
Unsa ang umaabot alang sa sintetikong datos?
Sintetikong paghimo sa datos nga adunay generative AI makatabang sa paghimo ug pagpaambit sa taas nga gidaghanon sa may kalabutan nga datos, pag-bypass sa mga isyu sa compatibility sa format, mga pagpugong sa regulasyon, ug ang risgo sa mga paglapas sa datos.
Dili sama sa anonymization, paghimo og sintetikong datos nagtugot sa pagpreserbar sa mga relasyon sa istruktura sa datos. Kini naghimo sa sintetikong datos nga angay alang sa advanced analytics, research ug development, diversification, ug testing.
Ang paggamit sa sintetikong mga datos molapad lamang sa mga industriya. Ang mga kompanya andam na paghimo og sintetikong datos, pagpalapad sa sakup niini ngadto sa komplikadong mga hulagway, audio, ug sulod sa video. Ang mga kompanya mopalapad sa paggamit sa mga modelo sa pagkat-on sa makina sa mas abante nga mga simulation ug aplikasyon.
Gusto ba nimo nga makat-on og mas praktikal nga mga aplikasyon sa sintetikong datos? Mobati nga gawasnon sa pag-iskedyul og demo sa Among website.
Bahin kang Syntho
Syntho naghatag ug smart paghimo sa sintetikong datos plataporma, pagpahimulos daghang sintetikong porma sa datos ug mga pamaagi sa henerasyon, nga naghatag gahum sa mga organisasyon sa maalamon nga pagbag-o sa datos ngadto sa usa ka kompetisyon. Ang among AI-generated nga sintetikong data nagsundog sa mga estadistika nga pattern sa orihinal nga datos, nga nagsiguro sa katukma, pagkapribado, ug katulin, ingon nga gisusi sa mga eksperto sa gawas sama sa SAS. Uban sa maalamon nga de-identification nga mga bahin ug makanunayon nga pagmapa, ang sensitibo nga impormasyon giprotektahan samtang gipreserbar ang referential nga integridad. Gitugotan sa among plataporma ang paghimo, pagdumala, ug pagkontrol sa datos sa pagsulay alang sa mga dili produksiyon nga palibot, gamit ang gibase sa lagda synthetic data generation nga mga pamaagi alang sa gipunting nga mga senaryo. Dugang pa, ang mga tiggamit mahimo paghimo og sintetikong datos pinaagig programa ug pag-angkon realistiko nga datos sa pagsulay aron mapalambo ang komprehensibo nga pagsulay ug mga senaryo sa pag-uswag nga dali.
About sa mga awtor nga
Wim Kees Janssen
CEO ug founder
Syntho, ang scale-up nga nagsamok sa industriya sa datos gamit ang AI-generated synthetic data. Gipamatud-an ni Wim Kees uban ni Syntho nga mahimo niyang maablihan ang data nga sensitibo sa pagkapribado aron mahimo ang datos nga mas maalamon ug mas paspas nga magamit aron ang mga organisasyon makaamgo sa data-driven nga kabag-ohan. Tungod niini, si Wim Kees ug Syntho nakadaog sa prestihiyosong Philips Innovation Award, nakadaog sa SAS global hackathon sa healthcare ug life science, ug napili isip nanguna nga generative AI Scale-Up sa NVIDIA.