Cwestiynau Cyffredin
Cwestiynau Cyffredin am ddata synthetig
Dealladwy! Yn ffodus, mae gennym yr atebion ac rydym yma i helpu. Gwiriwch ein cwestiynau cyffredin.
Agorwch gwestiwn isod a chliciwch ar y dolenni i ddod o hyd i ragor o wybodaeth. Oes gennych chi gwestiwn mwy cymhleth nad yw'n cael ei nodi yma? Gofynnwch i'n harbenigwyr yn uniongyrchol!
Y cwestiynau a ofynnir amlaf
Mae data synthetig yn cyfeirio at ddata a gynhyrchir yn artiffisial yn hytrach na'i gasglu o ffynonellau byd go iawn. Yn gyffredinol, tra bod data gwreiddiol yn cael ei gasglu yn eich holl ryngweithio â phobl (cleientiaid, cleifion, ac ati) a thrwy eich holl brosesau mewnol, mae data synthetig yn cael ei gynhyrchu gan algorithm cyfrifiadurol.
Gellir defnyddio data synthetig hefyd i brofi a gwerthuso modelau mewn amgylchedd rheoledig, neu i ddiogelu gwybodaeth sensitif trwy gynhyrchu data sy'n debyg i ddata'r byd go iawn ond nad yw'n cynnwys unrhyw wybodaeth sensitif. Defnyddir data synthetig yn aml fel dewis arall ar gyfer data sensitif i breifatrwydd a gellid ei ddefnyddio fel data prawf, ar gyfer dadansoddeg neu i hyfforddi dysgu peirianyddol.
Gall fod yn heriol gwarantu bod data synthetig yn dal yr un ansawdd data â’r data gwreiddiol, ac yn aml mae’n dibynnu ar yr achos defnydd penodol a’r dulliau a ddefnyddir i gynhyrchu’r data synthetig. Gall rhai dulliau ar gyfer cynhyrchu data synthetig, megis modelau cynhyrchiol, gynhyrchu data sy'n debyg iawn i'r data gwreiddiol. Cwestiwn allweddol: sut i ddangos hyn?
Mae rhai ffyrdd o sicrhau ansawdd data synthetig:
- Metrigau ansawdd data trwy ein hadroddiad ansawdd data: Un ffordd o sicrhau bod data synthetig yn dal yr un ansawdd data â'r data gwreiddiol yw defnyddio metrigau ansawdd data i gymharu'r data synthetig â'r data gwreiddiol. Gellir defnyddio'r metrigau hyn i fesur pethau fel tebygrwydd, cywirdeb, a chyflawnder y data. Roedd meddalwedd Syntho yn cynnwys adroddiad ansawdd data gyda gwahanol fetrigau ansawdd data.
- Gwerthusiad allanol: gan fod ansawdd data data synthetig o gymharu â data gwreiddiol yn allweddol, yn ddiweddar gwnaethom asesiad gydag arbenigwyr data SAS (arweinydd y farchnad mewn dadansoddeg) i ddangos ansawdd data data synthetig gan Syntho o'i gymharu â'r data go iawn. Gwerthusodd Edwin van Unen, arbenigwr dadansoddeg o SAS, setiau data synthetig a gynhyrchwyd gan Syntho trwy amrywiol asesiadau dadansoddeg (AI) a rhannodd y canlyniadau. Gwyliwch grynodeb byr o'r fideo honno yma.
- Profi a gwerthuso ar eich pen eich hun: gellir profi a gwerthuso data synthetig trwy ei gymharu â data’r byd go iawn neu drwy ei ddefnyddio i hyfforddi modelau dysgu peirianyddol a chymharu eu perfformiad â modelau sydd wedi’u hyfforddi ar ddata’r byd go iawn. Beth am brofi ansawdd data data synthetig ar eich pen eich hun? Gofynnwch i'n harbenigwyr am bosibiliadau hyn yma.
Mae'n bwysig nodi na all data synthetig byth warantu bod 100% yn debyg i'r data gwreiddiol, ond gall fod yn ddigon agos i fod yn ddefnyddiol ar gyfer achos defnydd penodol. Gall yr achos defnydd penodol hwn hyd yn oed fod yn fodelau dadansoddeg uwch neu hyfforddi peiriannau dysgu.
Nid ‘anhysbysiad’ clasurol yw’r ateb gorau bob amser, oherwydd:
- Risg preifatrwydd - bydd gennych chi bob amser
risg preifatrwydd. Cymhwyso'r rheini
technegau anhysbysu clasurol
yn ei gwneud yn anoddach yn unig, ond nid
amhosibl adnabod unigolion. - Dinistrio data - po fwyaf y byddwch chi
anonymize, y gorau y byddwch yn amddiffyn
eich preifatrwydd, ond po fwyaf y byddwch
dinistrio eich data. Nid yw hyn yn beth
rydych chi eisiau ar gyfer analytics, oherwydd
bydd data a ddinistriwyd yn arwain at ddrwg
mewnwelediadau. - Yn cymryd llawer o amser - mae'n ateb
mae hynny'n cymryd llawer o amser, oherwydd
mae'r technegau hynny'n gweithio'n wahanol
fesul set ddata ac fesul math data.
Nod data synthetig yw datrys yr holl ddiffygion hyn. Mae'r gwahaniaeth mor drawiadol nes i ni wneud fideo amdano. Gwyliwch ef yma.
Cwestiynau Cyffredin
Data Synthetig
Yn gyffredinol, mae'r rhan fwyaf o'n cleientiaid yn defnyddio data synthetig ar gyfer:
- Profi a datblygu meddalwedd
- Data synthetig ar gyfer dadansoddeg, datblygu modelau a dadansoddeg uwch (AI & ML)
- Demos cynnyrch
Mae gefell data synthetig yn atgynhyrchiad a gynhyrchir gan algorithm o set ddata a / neu gronfa ddata yn y byd go iawn. Gyda Gefell Data Synthetig, nod Syntho yw dynwared set ddata neu gronfa ddata wreiddiol mor agos â phosibl at y data gwreiddiol i greu cynrychioliad realistig o'r gwreiddiol. Gyda gefell data synthetig, rydym yn anelu at ansawdd data synthetig uwch o gymharu â'r data gwreiddiol. Rydym yn gwneud hyn gyda’n meddalwedd data synthetig sy’n defnyddio modelau AI o’r radd flaenaf. Mae’r modelau AI hynny’n cynhyrchu pwyntiau data cwbl newydd ac yn eu modelu yn y fath fodd fel ein bod yn cadw nodweddion, perthnasoedd a phatrymau ystadegol y data gwreiddiol i’r fath raddau fel y gallwch ei ddefnyddio fel pe bai’n ddata gwreiddiol.
Gellir defnyddio hwn at amrywiaeth o ddibenion, megis profi a hyfforddi modelau dysgu peiriannau, efelychu senarios ar gyfer ymchwil a datblygu, a chreu amgylcheddau rhithwir ar gyfer hyfforddiant ac addysg. Gellir defnyddio efeilliaid data synthetig i greu data realistig a chynrychioliadol y gellir ei ddefnyddio yn lle data byd go iawn pan nad yw ar gael neu pan fyddai defnyddio data'r byd go iawn yn anymarferol neu'n anfoesegol oherwydd rheoliadau preifatrwydd data llym.
Ydym rydym yn ei wneud. Rydym yn cynnig amryw o nodweddion optimeiddio a chynyddu data synthetig sy’n ychwanegu gwerth, gan gynnwys ffugwyr, i fynd â’ch data i’r lefel nesaf.
Mae data ffug a data synthetig a gynhyrchir gan AI yn ddau fath o ddata synthetig, ond maent yn cael eu cynhyrchu mewn gwahanol ffyrdd ac yn cyflawni gwahanol ddibenion.
Mae data ffug yn fath o ddata synthetig sy'n cael ei greu â llaw ac a ddefnyddir yn aml at ddibenion profi a datblygu. Fe'i defnyddir yn nodweddiadol i efelychu ymddygiad data'r byd go iawn mewn amgylchedd rheoledig ac fe'i defnyddir yn aml i brofi ymarferoldeb system neu raglen. Yn aml mae'n syml, yn hawdd i'w gynhyrchu, ac nid oes angen modelau nac algorithmau cymhleth. Yn aml, mae un atgyfeiriwr hefyd yn cyfeirio at ddata ffug fel “data ffug” neu “ddata ffug”.
Mae data synthetig a gynhyrchir gan AI, ar y llaw arall, yn cael ei gynhyrchu gan ddefnyddio technegau deallusrwydd artiffisial, megis dysgu peiriannau neu fodelau cynhyrchiol. Fe'i defnyddir i greu data realistig a chynrychioliadol y gellir ei ddefnyddio yn lle data'r byd go iawn pan fyddai defnyddio data'r byd go iawn yn anymarferol neu'n anfoesegol oherwydd rheoliadau preifatrwydd llym. Mae'n aml yn fwy cymhleth ac mae angen mwy o adnoddau cyfrifiadurol na data ffug â llaw. O ganlyniad, mae'n llawer mwy realistig ac yn dynwared y data gwreiddiol mor agos â phosibl.
I grynhoi, mae data ffug yn cael ei greu â llaw ac yn cael ei ddefnyddio fel arfer ar gyfer profi a datblygu, tra bod data synthetig a gynhyrchir gan AI yn cael ei greu gan ddefnyddio technegau deallusrwydd artiffisial ac yn cael ei ddefnyddio i greu data cynrychioliadol a realistig.
Ansawdd Data
Gall fod yn heriol gwarantu bod data synthetig yn dal yr un ansawdd data â’r data gwreiddiol, ac yn aml mae’n dibynnu ar yr achos defnydd penodol a’r dulliau a ddefnyddir i gynhyrchu’r data synthetig. Gall rhai dulliau ar gyfer cynhyrchu data synthetig, megis modelau cynhyrchiol, gynhyrchu data sy'n debyg iawn i'r data gwreiddiol. Cwestiwn allweddol: sut i ddangos hyn?
Mae rhai ffyrdd o sicrhau ansawdd data synthetig:
- Metrigau ansawdd data trwy ein hadroddiad ansawdd data: Un ffordd o sicrhau bod data synthetig yn dal yr un ansawdd data â'r data gwreiddiol yw defnyddio metrigau ansawdd data i gymharu'r data synthetig â'r data gwreiddiol. Gellir defnyddio'r metrigau hyn i fesur pethau fel tebygrwydd, cywirdeb, a chyflawnder y data. Roedd meddalwedd Syntho yn cynnwys adroddiad ansawdd data gyda gwahanol fetrigau ansawdd data.
- Gwerthusiad allanol: gan fod ansawdd data data synthetig o gymharu â data gwreiddiol yn allweddol, yn ddiweddar gwnaethom asesiad gydag arbenigwyr data SAS (arweinydd y farchnad mewn dadansoddeg) i ddangos ansawdd data data synthetig gan Syntho o'i gymharu â'r data go iawn. Gwerthusodd Edwin van Unen, arbenigwr dadansoddeg o SAS, setiau data synthetig a gynhyrchwyd gan Syntho trwy amrywiol asesiadau dadansoddeg (AI) a rhannodd y canlyniadau. Gwyliwch grynodeb byr o'r fideo honno yma.
- Profi a gwerthuso ar eich pen eich hun: gellir profi a gwerthuso data synthetig trwy ei gymharu â data’r byd go iawn neu drwy ei ddefnyddio i hyfforddi modelau dysgu peirianyddol a chymharu eu perfformiad â modelau sydd wedi’u hyfforddi ar ddata’r byd go iawn. Beth am brofi ansawdd data data synthetig ar eich pen eich hun? Gofynnwch i'n harbenigwyr am bosibiliadau hyn yma.
Mae'n bwysig nodi na all data synthetig byth warantu bod 100% yn debyg i'r data gwreiddiol, ond gall fod yn ddigon agos i fod yn ddefnyddiol ar gyfer achos defnydd penodol. Gall yr achos defnydd penodol hwn hyd yn oed fod yn fodelau dadansoddeg uwch neu hyfforddi peiriannau dysgu.
Ydy. Mae'r data synthetig hyd yn oed yn dal patrymau nad oeddech chi'n gwybod eu bod yn bresennol yn y data gwreiddiol.
Ond peidiwch â chymryd ein gair ni yn unig. Gwnaeth arbenigwyr dadansoddeg SAS (arweinydd marchnad fyd-eang mewn dadansoddeg) asesiad (AI) o'n data synthetig a'i gymharu â'r data gwreiddiol. Rhyfedd? Gwyliwch y digwyddiad cyfan yma neu gwyliwch y fersiwn fer am ansawdd data yma.
Ydym rydym yn ei wneud. Mae ein platfform wedi'i optimeiddio ar gyfer cronfeydd data ac o ganlyniad, cadw cywirdeb cyfeiriol rhwng setiau data yn y datgabase.
Rhyfedd darganfod mwy am hyn?
Preifatrwydd
Na, dydyn ni ddim. Gallwn ni ddefnyddio'r Syntho Engine yn hawdd ar y safle neu yn eich cwmwl preifat trwy docwr.
Na. Gwnaethom optimeiddio ein platfform yn y fath fodd fel y gellir ei ddefnyddio'n hawdd yn amgylchedd y mae'r cwsmer yn ymddiried ynddo. Mae hyn yn sicrhau na fydd data byth yn gadael amgylchedd dibynadwy'r cwsmer. Mae opsiynau lleoli ar gyfer amgylchedd dibynadwy'r cwsmer yn “ar y safle” ac yn “amgylchedd cwmwl y cwsmer (cwmwl preifat)”.
Dewisol: Mae Syntho yn cefnogi fersiwn sy'n cael ei chynnal yn y cwmwl “Syntho”.
Na. Llwyfan hunanwasanaeth yw'r Syntho Engine. O ganlyniad, mae cynhyrchu data synthetig gyda'r Syntho Engine yn bosibl mewn ffordd sydd yn y end-to-end broses, nid yw Syntho byth yn gallu gweld ac nid yw byth yn ofynnol iddo brosesu data.
Ydym, rydym yn gwneud hyn trwy ein hadroddiad SA.
Wrth syntheseiddio set ddata, mae'n hanfodol dangos nad yw rhywun yn gallu ail-adnabod unigolion. Yn y fideo hwn, Mae Marijn yn cyflwyno mesurau preifatrwydd sydd yn ein hadroddiad ansawdd i ddangos hyn.
Mae adroddiad SA Syntho yn cynnwys tri safon diwydiant metrigau ar gyfer gwerthuso preifatrwydd data. Mae'r syniad y tu ôl i bob un o'r metrigau hyn fel a ganlyn:
- Data synthetig (S) “mor agos â phosibl”, ond “ddim yn rhy agos” at y data targed (T).
- Data daliant a ddewiswyd ar hap (H) yn pennu'r meincnod ar gyfer “rhy agos”.
- A datrysiad perffaith yn cynhyrchu data synthetig newydd sy'n ymddwyn yn union fel y data gwreiddiol, ond sydd heb ei weld o'r blaen (= H).
Un o'r achosion defnydd a amlygir yn benodol gan Awdurdod Diogelu Data'r Iseldiroedd yw defnyddio data synthetig fel data prawf.
Peiriant Syntho
Mae'r Peiriant Syntho yn cael ei gludo mewn cynhwysydd Dociwr a gellir ei ddefnyddio'n hawdd a'i blygio i'ch amgylchedd o'ch dewis.
Ymhlith yr opsiynau lleoli posib mae:
- Ar y safle
- Unrhyw gwmwl (preifat)
- Unrhyw amgylchedd arall
Mae Syntho yn eich galluogi i gysylltu'n hawdd â'ch cronfeydd data, cymwysiadau, piblinellau data neu systemau ffeiliau.
Rydym yn cefnogi amrywiol gysylltwyr integredig fel y gallwch gysylltu â'r amgylchedd ffynhonnell (lle mae'r data gwreiddiol yn cael ei storio) a'r amgylchedd cyrchfan (lle rydych chi am ysgrifennu eich data synthetig) ar gyfer end-to-end dull integredig.
Nodweddion cysylltiad yr ydym yn eu cefnogi:
- Plug-and-play gyda Docker
- Cysylltwyr cronfa ddata 20+
- Cysylltwyr system ffeiliau 20+
Yn naturiol, mae'r amser cynhyrchu yn dibynnu ar faint y gronfa ddata. Ar gyfartaledd, mae tabl gyda llai nag 1 miliwn o gofnodion yn cael ei syntheseiddio mewn llai na 5 munud.
Gall algorithmau dysgu peirianyddol Syntho gyffredinoli'r nodweddion yn well gyda mwy o gofnodion endid ar gael, sy'n lleihau'r risg preifatrwydd. Argymhellir isafswm cymhareb colofn-i-res o 1:500. Er enghraifft, os oes gan eich tabl ffynhonnell 6 colofn, dylai gynnwys o leiaf 3000 o resi.
Dim o gwbl. Er y gallai gymryd peth ymdrech i ddeall manteision, gwaith a defnyddio achosion o ddata synthetig yn llawn, mae'r broses o syntheseiddio yn syml iawn a gall unrhyw un sydd â gwybodaeth gyfrifiadurol sylfaenol ei wneud. I gael mwy o wybodaeth am y broses syntheseiddio, edrychwch ar y dudalen hon or gofyn am demo.
Mae'r Syntho Engine yn gweithio orau ar ddata tablau strwythuredig (unrhyw beth sy'n cynnwys rhesi a cholofnau). O fewn y strwythurau hyn, rydym yn cefnogi'r mathau canlynol o ddata:
- Data strwythurau wedi'i fformatio mewn tablau (categori, rhifiadol, ac ati)
- Dynodwyr uniongyrchol a PII
- Setiau data a chronfeydd data mawr
- Data lleoliad daearyddol (fel GPS)
- Data cyfres amser
- Cronfeydd data aml-dabl (gyda chywirdeb cyfeiriol)
- Data testun agored
Cymorth data cymhleth
Wrth ymyl pob math rheolaidd o ddata tabl, mae'r Syntho Engine yn cefnogi mathau data cymhleth a strwythurau data cymhleth.
- Cyfres amser
- Cronfeydd data aml-dabl
- Testun agored
Na, fe wnaethom optimeiddio ein platfform i leihau gofynion cyfrifiannol (ee dim angen GPU), heb gyfaddawdu ar gywirdeb data. Yn ogystal, rydym yn cefnogi graddio ceir, fel y gall un syntheseiddio cronfeydd data enfawr.
Oes. Mae meddalwedd Syntho wedi'i optimeiddio ar gyfer cronfeydd data sy'n cynnwys tablau lluosog.
O ran hyn, mae Syntho yn canfod y mathau o ddata, sgemâu a fformatau yn awtomatig i wneud y mwyaf o gywirdeb data. Ar gyfer cronfa ddata aml-bwrdd, rydym yn cefnogi casgliad a synthesis cydberthnasau tabl awtomatig i gadw cywirdeb cyfeiriol.
Mae data yn synthetig, ond mae ein tîm yn go iawn!
Cysylltwch â Syntho a bydd un o'n harbenigwyr yn cysylltu â chi ar gyflymder y golau i archwilio gwerth data synthetig!