Wie Worksuite synthetische Daten in seinem Screening-Prozess verwendet

Arbeitssuite ist ein exklusives Netzwerk erstklassiger Data Science- und KI-Freiberufler (500+). Wir bringen Experten und Unternehmen auf unserer Plattform zusammen, indem wir Freelancer vor und während Projekten begleiten. Wir nennen das Data Science & AI as a Service.

Der Mehrwert synthetischer Daten im Screening-Prozess

Die Freelancer auf der Worksuite-Plattform durchlaufen einen Screening-Prozess. Dieser Prozess ist um einen Profilbildschirm, einen Videoanruf und eine datenwissenschaftliche Herausforderung herum konzipiert. Die Herausforderungen wurden für Bereiche wie NLP, Bilderkennung, Zeitreihenprognose, Klassifizierung und Regression entwickelt. Für die letzten beiden erhält ein Bewerber einen Trainings- und Testdatensatz, bei dem der Testdatensatz nicht gekennzeichnet ist. Der Antragsteller implementiert dann seine Lösung und gibt die vorhergesagten Labels aus dem begleitenden Testdatensatz zurück. Es ist zwingend erforderlich, dass der Datensatz entweder proprietär ist oder online nicht auffindbar ist. Denn in beiden Fällen wäre das Betrugsrisiko erheblich.

Worksuite x Syntho

Aus diesem Grund arbeitete Worksuite mit Syntho zusammen, um klassische (strukturierte) Datensätze des maschinellen Lernens zu anonymisieren, um betrügerische Klassifizierungs- und Regressionsherausforderungen zu erstellen. Durch die Verwendung der Syntho Engine zur Anonymisierung von Datensätzen können wir die interessanten Eigenschaften von Forschungsdatensätzen des maschinellen Lernens nutzen, ohne die Möglichkeit für Betrug zu eröffnen.  

Gruppe lächelnder Menschen

Daten sind synthetisch, aber unser Team ist real!

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