Syntho-ի որակի ապահովման հաշվետվություն
Գնահատեք ստեղծված սինթետիկ տվյալները ճշգրտության, գաղտնիության և արագության վերաբերյալ
Ներածման որակի ապահովման հաշվետվություն
Ի՞նչ է որակի ապահովման հաշվետվությունը:
Syntho-ի որակի ապահովման հաշվետվությունը գնահատում է ստեղծված սինթետիկ տվյալները և ցույց է տալիս սինթետիկ տվյալների ճշգրտությունը, գաղտնիությունը և արագությունը՝ համեմատած սկզբնական տվյալների հետ:
Ինչո՞ւ ենք մենք տրամադրում որակի ապահովման հաշվետվություն յուրաքանչյուր գեներացված սինթետիկ տվյալների հավաքածուի համար:
Syntho-ում մենք հասկանում ենք հուսալի և ճշգրիտ սինթետիկ տվյալների կարևորությունը: Այդ իսկ պատճառով մենք տրամադրում ենք որակի ապահովման համապարփակ հաշվետվություն յուրաքանչյուր սինթետիկ տվյալների համար: Մեր որակի հաշվետվությունը ներառում է տարբեր չափումներ, ինչպիսիք են բաշխումները, հարաբերակցությունները, բազմաչափ բաշխումները, գաղտնիության չափումները և այլն: Այսպիսով, դուք հեշտությամբ կարող եք գնահատել, որ մեր տրամադրած սինթետիկ տվյալները ամենաբարձր որակի են և կարող են օգտագործվել նույն ճշգրտությամբ և հուսալիությամբ, որքան ձեր սկզբնական տվյալները:
Ի՞նչ ենք մենք գնահատում որակի ապահովման մեր զեկույցում:
- Ճշգրտություն
- Գաղտնիության
- Արագություն
Սինթետիկ տվյալների ճշգրտության չափումներ
Հայացք. այս բաժինը ցույց է տալիս մեր սինթետիկ տվյալների որակի զեկույցի կարևորագույն կետերը: Մեր գնահատականները ուսումնասիրում են սինթետիկ տվյալները՝ համեմատած իրական տվյալների հետ տարբեր հարթություններում:
Տարբերությունները
Սինթետիկ տվյալների բաշխում իրական տվյալների համեմատ
Բաշխումները ցույց են տալիս փոփոխականների հաճախականությունը տվյալ կատեգորիաների կամ արժեքների մեջ և ճշգրտորեն արտացոլվում են Syntho Engine-ի կողմից:
Հարաբերություններ
Սինթետիկ տվյալների հարաբերակցությունը իրական տվյալների համեմատ
Հարաբերակցությունները ցույց են տալիս փոփոխականների միջև փոխհարաբերությունները՝ ցույց տալով փոփոխականների փոխկապակցվածության աստիճանը: The Syntho Engine-ը ճշգրիտ կերպով պատկերում է այս հարաբերությունները:
Բազմփոփոխականներ
Սինթետիկ տվյալների բազմաչափ բաշխումներ իրական տվյալների համեմատ
Բազմփոփոխական բաշխումները և բազմաչափ փոխկապակցվածությունները մեզ դուրս են բերում եզակի չափսերից՝ ապահովելով համապարփակ պատկերացում, թե ինչպես են բազմաթիվ փոփոխականները կապված: The Syntho Engine-ն արտացոլում է այս հարաբերությունները:
Արդյոք դուք ունեք որեւէ հարց.
Խոսեք մեր փորձագետներից մեկի հետ
Սինթետիկ տվյալների գաղտնիության չափումներ
Ինչու՞ են սինթետիկ տվյալների գաղտնիության չափանիշները տեղին:
Սինթետիկ տվյալների ստեղծումը բարդ է, և որոգայթներ կան, որոնք պետք է վերահսկվեն: Արհեստական ինտելեկտի ալգորիթմների դեպքում ավելորդ հարմարեցումը վտանգ է, և դա տեղի է ունենում նաև արհեստական ինտելեկտի միջոցով սինթետիկ տվյալների ստեղծման դեպքում: Հետևաբար, սինթետիկ տվյալներ ստեղծելիս պետք է վերահսկել չափից ավելի տեղակայման ռիսկը: Syntho Engine-ում վերահսկվում է չափից ավելի տեղադրման վտանգը: Բացի այդ, Syntho Quality Assurance (QA) զեկույցը թույլ է տալիս կազմակերպություններին ցույց տալ, որ սինթետիկ տվյալները չեն գերազանցում սկզբնական տվյալների վրա: Մենք նաև գնահատում ենք ավելի շատ գաղտնիության հետ կապված ասպեկտները, որոնք հաճախ օգտագործվում են ներքին աուդիտորների կողմից:
Թեստ ճշգրիտ համընկնումների վրա
Թեստ «Ճշգրիտ համընկնումներ» նույնական համընկնման հարաբերակցությամբ (IMR)
Ցույց, որ սինթետիկ տվյալների գրառումների հարաբերակցությունը, որոնք համապատասխանում են սկզբնական տվյալների իրական ռեկորդին, էականորեն ավելի մեծ չէ, քան այն հարաբերակցությունը, որը կարելի է ակնկալել գնացքի տվյալները վերլուծելիս:
Փորձարկում նմանատիպ խաղերի վրա
Փորձարկումը միացված է «Նման հանդիպումներ» հեռավորությունից մինչև ամենամոտ գրառումը (DCR)
Ցուցադրում, որ սինթետիկ տվյալների գրանցման նորմալացված հեռավորությունը սկզբնական տվյալների մեջ իրենց մոտակա փաստացի գրառումից էականորեն ավելի մոտ չէ, քան այն հեռավորությունը, որը կարելի է ակնկալել գնացքի տվյալները վերլուծելիս:
Փորձարկում Outliers-ի վրա
Փորձարկումը միացված է «Outliers» հետ Մոտակա հարևանի հեռավորության հարաբերակցությունը (NNDR)
Ցուցում, որ սկզբնական տվյալների մեջ ամենամոտ և երկրորդ մոտակա սինթետիկ գրառումների միջև հեռավորության հարաբերակցությունը էականորեն ավելի մոտ չէ, քան գնացքի տվյալների համար ակնկալվող հարաբերակցությունը:
Պահանջել որակի ապահովման հաշվետվություն
Սա ընդամենը մի լուսանկար է, որն ամփոփում է մեր սինթետիկ տվյալների որակի հետազոտման և որակի ապահովման զեկույցի էությունը: Այն առաջարկում է բաշխումների, փոխկապակցվածությունների և բազմաչափ բաշխումների նրբերանգ պատկերացում՝ որպես սինթետիկ տվյալների մի մաս, որը գրավված է Syntho Engine-ի առաջադեմ հնարավորություններով: Մեր որակի ապահովման հաշվետվության վերաբերյալ լրացուցիչ մանրամասները հասանելի են ըստ պահանջի:
Խնդրեք Syntho-ի օգտատիրոջ փաստաթղթերը:
- Ինչից սկսել
- Տեղակայում և միակցիչներ
- Օգտագործողի ինտերֆեյս
- Հատկություններ
- Օգտագործողի դերերը և աջակցությունը