Syntho kvaliteedi tagamise aruanne
Hinnake loodud sünteetilisi andmeid täpsuse, privaatsuse ja kiiruse kohta
Sissejuhatus kvaliteedi tagamise aruanne
Mis on kvaliteedi tagamise aruanne?
Syntho kvaliteedi tagamise aruanne hindab loodud sünteetilisi andmeid ja näitab sünteetiliste andmete täpsust, privaatsust ja kiirust võrreldes algandmetega.
Miks me esitame kvaliteedi tagamise aruande iga loodud sünteetilise andmekogumi kohta?
Me Synthos mõistame usaldusväärsete ja täpsete sünteetiliste andmete tähtsust. Seetõttu pakume iga sünteetiliste andmete käitamise kohta põhjalikku kvaliteedi tagamise aruannet. Meie kvaliteediaruanne sisaldab erinevaid mõõdikuid, nagu distributsioonid, korrelatsioonid, mitme muutujaga jaotused, privaatsusmõõdikud ja palju muud. Nii saate hõlpsasti hinnata, kas meie pakutavad sünteetilised andmed on kõrgeima kvaliteediga ning neid saab kasutada sama täpsuse ja usaldusväärsusega kui teie algandmeid.
Mida me oma kvaliteeditagamise aruandes hindame?
- Täpsus
- Privaatsus
- Kiirus
Sünteetilised andmete täpsuse mõõdikud
Pilguheit: see jaotis illustreerib meie sünteetiliste andmekvaliteedi aruande esiletõstmist. Meie hinnangud uurivad sünteetilisi andmeid võrreldes tegelike andmetega erinevates mõõtmetes.
Jaotused
Sünteetilised andmejaotused võrreldes tegelike andmetega
Jaotused illustreerivad muutujate sagedust antud kategooriate või väärtuste piires ja Syntho Engine salvestab need täpselt.
Korrelatsioonid
Sünteetilised andmed Korrelatsioonid võrreldes tegelike andmetega
Korrelatsioonid näitavad muutujate vahelist seost, illustreerides muutujate seotuse määra. Syntho Engine tabab need seosed täpselt.
Mitmemõõtmelised
Sünteetilised andmete mitmemõõtmelised jaotused võrreldes tegelike andmetega
Mitme muutujaga jaotused ja mitme muutujaga korrelatsioonid viivad meid ainsuse mõõtmetest kaugemale, pakkudes terviklikku ülevaadet mitme muutuja seostest. Syntho Engine fikseerib need suhted.
Kas teil on küsimusi?
Rääkige ühe meie eksperdiga
Sünteetilised andmete privaatsuse mõõdikud
Miks on sünteetilised andmete privaatsuse mõõdikud asjakohased?
Sünteetiliste andmete genereerimine on keeruline ja seal on lõkse ja neid tuleb kontrollida. AI-algoritmide puhul on ülepaigutamine oht ja see kehtib ka tehisintellektiga sünteetiliste andmete genereerimise puhul. Seetõttu tuleks sünteetiliste andmete genereerimisel kontrollida ülepaigutamise ohtu. Ülepaigaldamise oht on Syntho mootoris kontrollitud. Lisaks võimaldab Syntho Quality Assurance (QA) aruanne organisatsioonidel näidata, et sünteetilised andmed ei sobinud algandmetega üle. Samuti hindame rohkem privaatsusega seotud aspekte, mida siseaudiitorid sageli kasutavad.
Testige täpsete vastete kohta
Täpsete vastete testimine identse vaste suhtega (IMR)
Tõestus, et sünteetiliste andmekirjete suhe, mis vastavad algandmete tegelikule kirjele, ei ole oluliselt suurem kui rongi andmete analüüsimisel eeldatav suhe.
Test sarnaste vastete kohta
Test peal "Sarnased vasted" kaugusega lähima rekordini (DCR)
Tõestus, et sünteetiliste andmekirjete normaliseeritud kaugus nende lähima tegeliku kirjeni algandmete sees ei ole oluliselt lähemal kui kaugus, mida võib rongi andmete analüüsimisel eeldada.
Test Outliers kohta
Test peal "Väljaväärtused" koos Lähima naabri kauguse suhe (NNDR)
Tõestus, et lähima ja teisena lähima sünteetilise kirje kauguse suhe nende lähima kirje vahel algandmetes ei ole oluliselt lähedasem rongiandmete eeldatavale suhtele.
Küsige kvaliteedi tagamise aruannet
See on vaid hetktõmmis, mis võtab kokku meie sünteetiliste andmete kvaliteedi uurimise ja kvaliteedi tagamise aruande olemuse. See pakub sünteetiliste andmete osana sünteetiliste andmete osana nüansirikast arusaamist jaotustest, korrelatsioonidest ja mitme muutujaga jaotustest, mis on salvestatud Syntho Engine'i täiustatud võimalustega. Lisateavet meie kvaliteedi tagamise aruande kohta saate nõudmisel.
Küsige Syntho kasutajadokumentatsiooni!
- Alustamine
- Kasutuselevõtt ja pistikud
- Kasutajaliides
- FUNKTSIOONID
- Kasutaja rollid ja tugi