Il rapporto di garanzia della qualità di Syntho valuta i dati sintetici generati e dimostra l'accuratezza, la privacy e la velocità dei dati sintetici rispetto ai dati originali.
Noi di Syntho comprendiamo l'importanza di dati sintetici affidabili e accurati. Ecco perché forniamo un rapporto completo di garanzia della qualità per ogni analisi di dati sintetici. Il nostro rapporto sulla qualità include vari parametri come distribuzioni, correlazioni, distribuzioni multivariate, parametri sulla privacy e altro ancora. In questo modo, puoi facilmente valutare che i dati sintetici che forniamo sono della massima qualità e possono essere utilizzati con lo stesso livello di accuratezza e affidabilità dei dati originali.
Catturare uno sguardo: questa sezione illustra i punti salienti del nostro rapporto sintetico sulla qualità dei dati. Le nostre valutazioni esaminano i dati sintetici rispetto ai dati reali attraverso varie dimensioni.
La generazione di dati sintetici è complessa e le insidie esistono e devono essere controllate. Con gli algoritmi di intelligenza artificiale, l’overfitting è un rischio e questo vale anche per la generazione di dati sintetici con l’intelligenza artificiale. Pertanto, è necessario controllare il rischio di overfitting durante la generazione di dati sintetici. Il rischio di overfitting è controllato nel Syntho Engine. Oltre a ciò, il report Syntho Quality Assurance (QA) consente alle organizzazioni di dimostrare che i dati sintetici non si adattano eccessivamente ai dati originali. Valutiamo anche aspetti più legati alla privacy, che vengono spesso utilizzati dai revisori interni.
Test sulle “corrispondenze esatte” con l’Identical Match Ratio (IMR)
Dimostrazione che il rapporto tra i record di dati sintetici che corrispondono a un record reale dei dati originali non è significativamente maggiore del rapporto che ci si può aspettare analizzando i dati del treno.
Prova su “Partite simili” con il record della distanza dal più vicino (DCR)
Dimostrazione che la distanza normalizzata dei record di dati sintetici dal record effettivo più vicino all'interno dei dati originali non è significativamente più vicina della distanza che ci si può aspettare analizzando i dati del treno.
Prova su "Valori anomali" con il Rapporto della distanza del vicino più vicino (NNDR)
Dimostrazione che il rapporto di distanza tra il record sintetico più vicino e il secondo più vicino rispetto al record più vicino all'interno dei dati originali non è significativamente più vicino del rapporto previsto per i dati del treno.
Questa è solo un'istantanea che riassume l'essenza del nostro rapporto sintetico sull'esplorazione della qualità dei dati e sulla garanzia della qualità. Offre una comprensione sfumata di distribuzioni, correlazioni e distribuzioni multivariate come parte di dati sintetici catturati dalle funzionalità avanzate di Syntho Engine. Maggiori dettagli sul nostro rapporto di garanzia della qualità sono disponibili su richiesta.