Mga lakang sa pagpanalipod sa pagkapribado kung naghimo og sintetikong datos
Kung nag-synthesize sa usa ka dataset, hinungdanon nga ang sintetikong datos wala maghupot ug sensitibo nga kasayuran nga magamit aron mailhan pag-usab ang mga indibidwal. Niining paagiha, makagarantiya kami nga walay PII sa sintetikong datos. Sa video sa ubos, gipaila ni Marijn ang mga lakang sa pagkapribado nga naa sa among kalidad nga taho aron ipakita kini.
Kini nga video nakuha gikan sa Syntho x SAS D[N]A Café bahin sa AI Generated Synthetic Data. Pangitaa ang tibuok nga video dinhi.
Unsa ang mga lakang sa pagpanalipod sa pagkapribado nga among gihimo sa paghimo og sintetikong datos?
Sa panguna, kana ang mga sukatan aron malikayan ang sobra nga pagkabutang, pagtan-aw sa mga lakang sa distansya. Kini nagpasabut nga ilang susihon kung unsa ka duol ang sintetikong datos sa orihinal nga datos. Kung kana hapit na kaayo, mahimo’g adunay peligro sa pagkapribado. Kini nga mga sukdanan nagsiguro nga ang synthetics data dili kaayo duol sa orihinal nga data. Dugang pa, kung buhaton kini, ang Syntho Engine naggamit usab usa ka set nga holdout aron mahimo kini sa patas nga paagi.
Sintetiko ang datos, apan tinuod ang among team!
Pakigsulti kang Syntho ug usa sa among mga eksperto makigsulti kanimo sa gikusgon sa kahayag aron masusi ang kantidad sa sintetikong datos!