Comment Worksuite utilise des données synthétiques dans son processus de sélection

Suite de travail est un réseau exclusif de freelancers de haut niveau en Data Science et IA (500+). Nous réunissons des experts et des entreprises sur notre plateforme en guidant les freelances avant et pendant les projets. Nous appelons cela la science des données et l'IA en tant que service.

La valeur ajoutée des données synthétiques dans le processus de criblage

Les pigistes de la plateforme Worksuite passent par un processus de sélection. Ce processus est conçu autour d'un écran de profil, d'un appel vidéo et d'un défi de science des données. Les défis sont conçus pour des domaines tels que la PNL, la reconnaissance d'images, la prévision de séries chronologiques, la classification et la régression. Pour ces deux derniers, un candidat reçoit un ensemble de données de train et de test où l'ensemble de données de test n'est pas étiqueté. Le demandeur implémente ensuite sa solution et renvoie les étiquettes prédites à partir de l'ensemble de données de test qui l'accompagne. Il est impératif que l'ensemble de données soit propriétaire ou introuvable en ligne. Parce que dans les deux cas, le risque de fraude serait important.

Suite de travail x Syntho

Par conséquent, Worksuite a collaboré avec Syntho pour anonymiser les ensembles de données d'apprentissage automatique (structurés) classiques afin de créer des défis de classification et de régression sans fraude. En utilisant le moteur Syntho pour anonymiser les ensembles de données, nous pouvons tirer parti des propriétés intéressantes des ensembles de données de recherche Machine Learning, sans ouvrir la possibilité de fraude.  

groupe de personnes souriant

Les données sont synthétiques, mais notre équipe est réelle !

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