מדריך ליצירת נתונים סינתטיים: הגדרה, סוגים ויישומים
זה לא סוד שעסקים מתמודדים עם אתגרים ברכישה ושיתוף של נתונים באיכות גבוהה. הפקת נתונים סינתטיים הוא פתרון פרקטי שעוזר לייצר מערכי נתונים מלאכותיים גדולים ונתוני בדיקה באיכות גבוהה ללא סיכוני פרטיות או יריעה.
ניתן ליצור מערכי נתונים סינתטיים באמצעות מגוון שיטות, המציעות יישומים מגוונים. כאשר הם מוערכים כראוי, מערכי נתונים סינתטיים שנוצרו באמצעות אלגוריתמים מתקדמים עוזרים לארגונים להאיץ את הניתוח, המחקר והבדיקות שלהם. אז בואו נסתכל מקרוב.
מאמר זה מציג לך נתונים סינתטיים, כולל הסוגים העיקריים, הבדלים ממערכי נתונים אנונימיים וניואנסים רגולטוריים. תלמד כיצד נתונים שנוצרו באופן מלאכותי פותרים בעיות נתונים קריטיות וממזערים סיכונים מסוימים. כמו כן, נדון ביישומיו בתעשיות, בליווי דוגמאות ממחקרי המקרה שלנו.
תוכן העניינים
נתונים סינתטיים: הגדרה וסטטיסטיקות שוק
נתונים סינתטיים הוא מידע שנוצר באופן מלאכותי נטול תוכן סודי, והוא משמש חלופה למערכי נתונים אמיתיים. מדעני נתונים מתקשרים לעתים קרובות נתונים סינתטיים שנוצרו על ידי AI תאום נתונים סינתטי בגלל הדיוק הסטטיסטי הגבוה שלו בחיקוי נתונים אמיתיים.
מערכי נתונים מלאכותיים נוצרים באמצעות אלגוריתמים וסימולציות של בינה מלאכותית (AI) השומרים על הדפוסים והמתאמים של הנתונים המקוריים. נתונים אלה יכולים לכלול טקסט, טבלאות ותמונות. האלגוריתמים מחליפים מידע אישי מזהה (PII) ב נתונים מדומים.
תחזיות Grand View Research שהשוק עבורו יצירת נתונים סינתטיים עם AI Generative יגדל מ-1.63 מיליארד דולר ב-2022 לכ-13.5 מיליארד דולר עד 2030 ב-CAGR של 35%. לפי גרטנר, 60% מהנתונים המשמשים עבור AI בשנת 2024 יהיו סינתטיים - זה פי 60 יותר מאשר ב-2021.
גם פלטפורמות נתונים סינתטיים נמצאות במגמת עלייה. מרקט סטייטסוויל מצפה שוק פלטפורמות הנתונים הסינטטי העולמי יצמח מ-218 מיליון דולר ב-2022 ל-3.7 מיליארד דולר עד 2033.
מדוע הנתונים המלאכותיים נמצאים בעלייה? גורם מניע אחד הוא חופש מפיקוח רגולטורי.
האם חוקי הפרטיות מסדירים נתונים סינתטיים שנוצרו בינה מלאכותית?
רבים בארה"ב ובאיחוד האירופי אבטחת מידע ופרטיות התקנות חלות על נתונים אישיים ניתנים לזיהוי.
אבל התקנות האלה לא חלות על נתונים סינתטיים - נתונים סינתטיים מטופלים באופן דומה ל נתונים אנונימיים. הם מהווים את מה שמכונה "הליבה" של כללים משפטיים אחרים.
לדוגמה, רמז 26 ל-GDPR אומר שכללי הגנת הפרטיות חלים רק על נתונים המתייחסים לאדם שניתן לזהות. אם הנתונים הסינטטיים שלך נוצרו כך שלא ניתן לאתר אותם לאנשים הניתנים לזיהוי, הם פטורים מפיקוח רגולטורי. מלבד פיקוח רגולטורי, ישנם מכשולים נוספים לשימוש בנתונים אמיתיים שמניעים עסקים לייצר נתונים סינתטיים.
אתגרים מרכזיים של שימוש בנתונים אמיתיים
חברות רבות מתקשות למצוא ולהשתמש בנתונים רלוונטיים ואיכותיים, במיוחד בכמויות מספיקות לאימון אלגוריתמי בינה מלאכותית. גם כשהם מוצאים אותו, שיתוף או ניצול מערכי הנתונים יכולים להיות מאתגרים בגלל סיכוני פרטיות ובעיות תאימות. סעיף זה מתאר את המפתח מאתגר נתונים סינתטיים יכול לפתור.
סיכוני פרטיות מעכבים שימוש ושיתוף בנתונים
תקנות אבטחת מידע ופרטיות, כגון GDPR ו-HIPAA, מציגות מכשולים בירוקרטיים לשיתוף וניצול נתונים. בתעשיות כמו שירותי בריאות, אפילו שיתוף PII בין מחלקות באותו ארגון יכול להיות גוזל זמן עקב בדיקות ניהול. שיתוף נתונים עם גורמים חיצוניים הוא אפילו יותר מאתגר וטומן בחובו יותר סיכוני אבטחה.
מחקר מ תובנות עסקיות עתידות מזהה את סיכוני הפרטיות העולים כזרז עיקרי לאימוץ נוהלי נתונים סינתטיים. ככל שאתה מאחסן יותר נתונים, כך אתה מסתכן בפגיעה בפרטיות. לפי עלות האבטחה של IBM לשנת 2023 של דוח פריצת נתונים, העלות הממוצעת של פריצת מידע בארה"ב הייתה 9.48 מיליון דולר. ברחבי העולם, העלות הממוצעת הייתה 4.45 מיליון דולר; חברות עם פחות מ-500 עובדים מפסידות 3.31 מיליון דולר לכל הפרה. וזה לא לוקח בחשבון את הפגיעה במוניטין.
קשיים במציאת נתונים באיכות גבוהה
סקר 2022 מתוך 500 אנשי מקצוע בתחום הנתונים חשפו כי 77% מהמהנדסים, האנליסטים ומדעני הנתונים התמודדו עם בעיות באיכות הנתונים. על פי הדו"ח, איכות הנתונים מעכבת את הביצועים הפיננסיים והפרודוקטיביות של החברה והופכת השגת ראייה הוליסטית של שירותיה כמעט בלתי מושגת.
לחברות עשויות להיות חסרות מספיק נתונים מנתונים דמוגרפיים ספציפיים כדי לאמן את המודלים של למידת מכונה (ML) שלהן כראוי. ומערכי נתונים מכילים לעתים קרובות חוסר עקביות, אי דיוקים וערכים חסרים. אם אתה מאמן את פלטפורמות הבינה המלאכותית שלך עם מודלים ללימוד מכונה על נתונים באיכות נמוכה חסרי גיוון דמוגרפי, הוא יעשה תחזיות לא מדויקות, מוטות. באופן דומה, כמו יצירת נתונים אנונימיים, אלגוריתמים לא מעודנים יכולים לייצר מערכי נתונים מלאכותיים לא אמינים המשפיעים על התוצאה של ניתוח נתונים.
דגימה עלית עם נתונים סינתטיים יכולה לשפר את איכות הנתונים על ידי טיפול בחוסר איזון במערך נתונים. זה מבטיח שמעמדות חסרי ייצוג יקבלו ייצוג פרופורציונלי יותר ומפחית את ההטיה. מערך נתונים חזק ומייצג יותר מניב תוצאות ניתוח משופרות והכשרת מודלים.
חוסר תאימות של מערכי נתונים
מערכי נתונים שמקורם במקורות שונים או בתוך מסדי נתונים מרובי טבלאות עלולים להכניס חוסר התאמה, ליצור מורכבויות בעיבוד וניתוח נתונים ולעכב חדשנות.
לדוגמה, צבירת נתונים בתחום הבריאות כוללת רשומות בריאות אלקטרוניות (EHRs), ציוד לביש, תוכנה קניינית וכלים של צד שלישי. כל מקור עשוי להשתמש בפורמטים שונים של נתונים ומערכות מידע, מה שמוביל לפערים בפורמטים, מבנים או יחידות נתונים במהלך האינטגרציה. השימוש בנתונים סינתטיים יכול להתמודד עם האתגר הזה, להבטיח תאימות ולאפשר לייצר נתונים בפורמט הרצוי.
אנונימיזציה אינה מספקת
טכניקות אנונימיזציה אינן מספיקות כדי להתגבר על סיכוני פרטיות או בעיות באיכות הנתונים. יתר על כך, מיסוך או הסרה של מזהים יכולים להסיר פרטים הדרושים לניתוח מעמיק במערכי נתונים גדולים.
חוץ מזה, ניתן לזהות מחדש נתונים אנונימיים ולהתחקות אחריהם ליחידים. שחקנים זדוניים יכולים להשתמש באנליטיקה מתקדמת כדי לחשוף דפוסים מבוססי זמן הפוגעים באנונימיות של נתונים שלכאורה אינם מזוהים. נתונים סינתטיים עדיפים על נתונים אנונימיים בהקשר זה.
שונה אנונימיזציה, נתונים סינתטיים אינו משנה מערכי נתונים קיימים אלא יוצר נתונים חדשים הדומים למאפיינים ולמבנה של ה- נתונים גולמיים, שמירה על התועלת שלו. זהו מערך נתונים חדש לחלוטין שאינו מכיל מידע אישי מזהה.
אבל זה יותר ניואנסים מזה. ישנם מספר סוגים של שיטות יצירת נתונים סינתטיים.
סוגי יצירת נתונים סינתטיים
יצירת נתונים סינתטיים התהליכים משתנים בהתאם לסוג הנתונים הנדרשים. סוגי נתונים סינתטיים כוללים נתונים מלאים שנוצרו בינה מלאכותית, מבוססי כללים ונתונים מדומים - כל אחד עונה על צורך אחר.
נתונים סינתטיים שנוצרו במלואו בינה מלאכותית
סוג זה של נתונים סינתטיים בנוי מאפס באמצעות אלגוריתמי ML. ה מודל למידת מכונה רכבות על נתונים בפועל כדי ללמוד על המבנה, הדפוסים והקשרים של הנתונים. בינה מלאכותית גנרית משתמשת בידע הזה כדי ליצור נתונים חדשים הדומים מאוד למאפיינים הסטטיסטיים של המקור (שוב, תוך ביצוע בלתי מזוהה).
סוג זה של נתונים סינתטיים לחלוטין שימושי לאימון מודלים של AI והוא טוב מספיק כדי לשמש כאילו מדובר בנתונים אמיתיים. זה מועיל במיוחד כאשר אינך יכול לשתף את מערכי הנתונים שלך עקב הסכמי פרטיות חוזיים. עם זאת, כדי ליצור נתונים סינתטיים, אתה צריך כמות משמעותית של נתונים מקוריים כנקודת מוצא עבור מודל למידת מכונה האימונים.
נתונים מדומה סינתטיים
זֶה נתונים סינתטיים סוג מתייחס לנתונים שנוצרו באופן מלאכותי המחקים את המבנה והפורמט של נתונים אמיתיים, אך אינם משקפים בהכרח מידע בפועל. זה עוזר למפתחים להבטיח שהיישומים שלהם יכולים להתמודד עם תשומות ותרחישים שונים מבלי להשתמש מקורי, פרטי או נתונים רגישים והכי חשוב, מבלי להסתמך על נתונים מהעולם האמיתי. תרגול זה חיוני לבדיקת פונקציונליות וחידוד יישומי תוכנה בצורה מבוקרת ומאובטחת.
מתי להשתמש בו: כדי להחליף מזהים ישירים (PII) או כאשר כרגע חסר לכם נתונים ומעדיפים לא להשקיע זמן ואנרגיה בהגדרת כללים. מפתחים משתמשים בדרך כלל בנתונים מדומים כדי להעריך את הפונקציונליות והמראה של יישומים בשלבים המוקדמים של הפיתוח, מה שמאפשר להם לזהות בעיות פוטנציאליות או פגמי עיצוב.
למרות שלנתונים מדומים אין את האותנטיות של מידע מהעולם האמיתי, הם נשארים כלי רב ערך להבטחת תפקוד תקין של מערכות וייצוג חזותי לפני שילוב נתונים בפועל.
הערה: מידע סינטטי לעג מכונה לעתים קרובות 'נתונים מזויפים,למרות שאיננו ממליצים להשתמש במונחים אלה לסירוגין מכיוון שהם עשויים להיות שונים בקונוטציות.
נתונים סינתטיים מבוססי כללים
נתונים סינתטיים מבוססי כללים הוא כלי שימושי ליצירת מערכי נתונים מותאמים אישית המבוססים על כללים, אילוצים והיגיון מוגדרים מראש. שיטה זו מספקת גמישות בכך שהיא מאפשרת למשתמשים להגדיר פלט נתונים בהתאם לצרכים עסקיים ספציפיים, תוך התאמת פרמטרים כגון ערכי מינימום, מקסימום וממוצע. בניגוד לנתונים שנוצרים במלואם בינה מלאכותית, חסרי התאמה אישית, נתונים סינתטיים מבוססי כללים מציעים פתרון מותאם לעמידה בדרישות תפעוליות שונות. זֶה תהליך יצירת נתונים סינתטיים מוכיח שימושי במיוחד בבדיקות, פיתוח וניתוחים, שבהם יצירת נתונים מדויקת ומבוקר היא חיונית.
לכל שיטת יצירת נתונים סינתטיים יש יישומים שונים. הפלטפורמה של Syntho בולטת על ידי יצירת תאומי נתונים סינתטיים עם מעט מאמץ מצידך. אתה מקבל מדויק סטטיסטית, נתונים סינתטיים באיכות גבוהה לצרכים שלך ללא תקורה של תאימות.
נתונים סינתטיים בטבלאות
המונח נתונים סינתטיים בטבלאות מתייחס יצירת נתונים מלאכותיים תת-קבוצות המחקות את המבנה והמאפיינים הסטטיסטיים של העולם האמיתי נתונים טבלאיים, כגון נתונים המאוחסנים בטבלאות או בגיליונות אלקטרוניים. זֶה נתונים סינתטיים נוצר באמצעות אלגוריתמים ליצירת נתונים סינתטיים וטכניקות שנועדו לשכפל את המאפיינים של מקור מידע תוך הבטחת סודיות או נתונים רגישים לא נחשף.
טכניקות ליצור לוּחִי נתונים סינתטיים בדרך כלל כרוך במודלים סטטיסטיים, מודלים ללימוד מכונה, או מודלים גנרטיביים כגון רשתות יריבות (GANs) ומקודדים אוטומטיים וריאציות (VAE). אלה כלים ליצירת נתונים סינתטיים לנתח את הדפוסים, ההתפלגויות והמתאמים הקיימים ב- מערך נתונים אמיתי ולאחר מכן ליצור חדש נקודות מידע זֶה דומים מאוד לנתונים אמיתיים אך אינם מכילים מידע אמיתי.
טבלה טיפוסית מקרי שימוש בנתונים סינתטיים כוללים התייחסות לדאגות הפרטיות, הגדלת זמינות הנתונים והקלת מחקר וחדשנות ביישומים מונעי נתונים. עם זאת, חיוני להבטיח כי נתונים סינתטיים לוכד במדויק את הדפוסים וההפצות הבסיסיות של הנתונים המקוריים שיש לתחזק כלי עזר לנתונים ותוקף למשימות במורד הזרם.
יישומי נתונים סינתטיים הפופולריים ביותר
נתונים שנוצרו באופן מלאכותי פותחים אפשרויות חדשנות עבור שירותי בריאות, קמעונאות, ייצור, פיננסים ותעשיות אחרות. הראשי להשתמש במקרים כוללים דגימת נתונים, ניתוח, בדיקות ושיתוף.
Upsampling כדי לשפר מערכי נתונים
Upsampling פירושה יצירת מערכי נתונים גדולים יותר מקטנים יותר לצורך קנה מידה וגיוון. שיטה זו מיושמת כאשר נתונים אמיתיים מועטים, לא מאוזנים או לא שלמים.
שקול כמה דוגמאות. עבור מוסדות פיננסיים, מפתחים יכולים לשפר את הדיוק של מודלים לגילוי הונאה על ידי דגימה של תצפיות נדירות ודפוסי פעילות ב- מידע פיננסי. באופן דומה, סוכנות שיווק עשויה להגדיל את הדגימה כדי להגדיל נתונים הקשורים לקבוצות שאינן מיוצגות, ולשפר את דיוק הפילוח.
ניתוח מתקדם עם נתונים שנוצרו בינה מלאכותית
חברות יכולות למנף נתונים סינתטיים באיכות גבוהה שנוצרו על ידי בינה מלאכותית עבור מודל נתונים, ניתוח עסקי ומחקר קליני. סינתזה של נתונים מתגלה כאלטרנטיבה בת קיימא כאשר רכישת מערכי נתונים אמיתיים היא יקרה מדי או גוזלת זמן.
נתונים סינתטיים מסמיך את החוקרים לבצע ניתוחים מעמיקים מבלי לפגוע בחיסיון המטופל. מדעני נתונים וחוקרים מקבלים גישה לנתוני מטופלים, מידע על מצבים קליניים ופרטי טיפול, ומשיגים תובנות שיצרכו הרבה יותר זמן עם נתונים אמיתיים. יתרה מכך, יצרנים יכולים לשתף נתונים עם ספקים באופן חופשי, תוך שילוב נתוני GPS ונתוני מיקום מנוהלים כדי ליצור אלגוריתמים לבדיקות ביצועים או לשפר תחזוקה חזויה.
עם זאת, הערכת נתונים סינתטיים זה קריטי. הפלט של Syntho Engine מאומת על ידי צוות אבטחת איכות פנימי ו מומחים חיצוניים ממכון SAS. במחקר של דוגמנות חזויה, אימנו ארבעה מודלים ללימוד מכונה על נתונים אמיתיים, אנונימיים וסינתטיים. התוצאות הראו שלמודלים שהוכשרו על מערכי הנתונים הסינתטיים שלנו הייתה אותה רמת דיוק כמו אלה שהוכשרו על מערכי נתונים אמיתיים, בעוד נתונים אנונימיים הפחיתו את התועלת של המודלים.
שיתוף נתונים חיצוני ופנימי
נתונים סינתטיים מפשטים את שיתוף הנתונים בתוך ובין ארגונים. אתה יכול להשתמש בנתונים סינתטיים ל להחליף מידע מבלי להסתכן בהפרות פרטיות או אי ציות לתקנות. היתרונות של נתונים סינתטיים כוללים תוצאות מחקר מואצות ושיתוף פעולה יעיל יותר.
חברות קמעונאיות יכולות לחלוק תובנות עם ספקים או מפיצים באמצעות נתונים סינתטיים המשקפים התנהגות לקוחות, רמות מלאי או מדדי מפתח אחרים. עם זאת, כדי להבטיח את הרמה הגבוהה ביותר של פרטיות מידע, נתוני לקוחות רגישים וסודות תאגידים נשמרים בסודיות.
Syntho זכה בהאקתון SAS העולמי לשנת 2023 על היכולת שלנו ליצור ולשתף aנתונים סינתטיים מדויקים בצורה יעילה וללא סיכונים. סינתזנו נתוני חולים עבור מספר בתי חולים עם אוכלוסיות חולים שונות כדי להדגים את היעילות של מודלים חזויים. השימוש במערכי הנתונים הסינתטיים המשולבים הוכח כמדויק בדיוק כמו השימוש בנתונים אמיתיים.
נתוני בדיקה סינתטיים
נתוני בדיקה סינתטיים הם נתונים שנוצרו באופן מלאכותי שנועדו לדמות בדיקת נתונים סביבות לפיתוח תוכנה. בנוסף להפחתת סיכוני הפרטיות, נתוני בדיקה סינתטיים מאפשרים למפתחים להעריך בקפדנות את הביצועים, האבטחה והפונקציונליות של יישומים על פני מגוון תרחישים פוטנציאליים מבלי להשפיע על המערכת האמיתית.
שיתוף הפעולה שלנו עם אחד מהבנקים ההולנדים הגדולים showcases יתרונות נתונים סינתטיים לבדיקת תוכנה. בדיקת יצירת נתונים עם מנוע Syntho הביא למערך נתונים דמוי ייצור שעזרו לבנק להאיץ את פיתוח התוכנה וזיהוי באגים, מה שהוביל לשחרור תוכנה מהיר ומאובטח יותר.
טכניקות ליצור לוּחִי נתונים סינתטיים בדרך כלל כרוך במודלים סטטיסטיים, מודלים ללימוד מכונה, או מודלים גנרטיביים כגון רשתות יריבות (GANs) ומקודדים אוטומטיים וריאציות (VAE). אלה כלים ליצירת נתונים סינתטיים לנתח את הדפוסים, ההתפלגויות והמתאמים הקיימים ב- מערך נתונים אמיתי ולאחר מכן ליצור חדש נקודות מידע זֶה דומים מאוד לנתונים אמיתיים אך אינם מכילים מידע אמיתי.
טבלה טיפוסית מקרי שימוש בנתונים סינתטיים כוללים התייחסות לדאגות הפרטיות, הגדלת זמינות הנתונים והקלת מחקר וחדשנות ביישומים מונעי נתונים. עם זאת, חיוני להבטיח כי נתונים סינתטיים לוכד במדויק את הדפוסים וההפצות הבסיסיות של הנתונים המקוריים שיש לתחזק כלי עזר לנתונים ותוקף למשימות במורד הזרם.
פלטפורמת יצירת נתונים סינתטיים של Syntho
Syntho מספקת פלטפורמה חכמה ליצירת נתונים סינתטיים, המעצימה ארגונים להפוך נתונים בצורה חכמה ליתרון תחרותי. על ידי אספקת כל שיטות יצירת הנתונים הסינתטיים בפלטפורמה אחת, Syntho מציעה פתרון מקיף לארגונים שמטרתם להשתמש בנתונים המכסים:
- נתונים סינתטיים שנוצרו על ידי AI אשר מחקה דפוסים סטטיסטיים של נתונים מקוריים בנתונים סינתטיים בכוחה של בינה מלאכותית.
- ביטול זיהוי חכם להגן נתונים רגישים על ידי הסרה או שינוי של מידע אישי מזהה (PII).
- Test data management המאפשר את יצירה, תחזוקה ובקרה של נתוני בדיקה מייצגים עבור סביבות שאינן ייצור.
הפלטפורמות שלנו משתלבות בכל ענן או סביבה מקומית. יתרה מכך, אנו דואגים לתכנון והפריסה. הצוות שלנו ילמד את העובדים שלך לשימוש מנוע סינתו ביעילות, ואנו נספק תמיכה מתמשכת לאחר הפריסה.
אתה יכול לקרוא עוד על היכולות של Syntho's נתונים סינתטיים פלטפורמת הדור ב סעיף הפתרונות באתר האינטרנט שלנו.
מה צפוי לנתונים סינתטיים בעתיד?
יצירת נתונים סינתטיים עם AI יצירתי עוזר ליצור ולשתף נפחים גבוהים של מידע רלוונטי, עקיפת בעיות תאימות של פורמטים, אילוצים רגולטוריים והסיכון להפרות נתונים.
בניגוד לאנונימיזציה, הפקת נתונים סינתטיים מאפשרת שימור קשרים מבניים בנתונים. זה הופך נתונים סינתטיים למתאימים לניתוח מתקדם, מחקר ופיתוח, גיוון ובדיקות.
השימוש במערך נתונים סינתטי יתרחב רק על פני תעשיות. חברות מוכנות לכך ליצור נתונים סינתטיים, הרחבת היקפו לתמונות מורכבות, תוכן שמע ווידאו. חברות ירחיבו את השימוש ב מודלים ללימוד מכונה לסימולציות מתקדמות יותר ו יישומים.
האם אתה רוצה ללמוד יישומים מעשיים נוספים של נתונים סינתטיים? תרגיש חופשי ל לתזמן הדגמה אתר האינטרנט שלנו.
לגבי סינתו
סינטו מספק חכם הפקת נתונים סינתטיים פלטפורמה, מינוף טפסי נתונים סינתטיים מרובים ושיטות יצירת, המעצימות ארגונים להפוך נתונים בצורה חכמה ליתרון תחרותי. הנתונים הסינטטיים שלנו שנוצרו על ידי AI מחקים דפוסים סטטיסטיים של נתונים מקוריים, ומבטיחים דיוק, פרטיות ומהירות, כפי שהוערכו על ידי מומחים חיצוניים כמו SAS. עם תכונות ביטול זיהוי חכמות ומיפוי עקבי, מידע רגיש מוגן תוך שמירה על שלמות ההתייחסות. הפלטפורמה שלנו מאפשרת יצירה, ניהול ובקרה של נתוני בדיקה עבור סביבות שאינן ייצור, תוך שימוש מבוסס כללים שיטות יצירת נתונים סינתטיים לתרחישים ממוקדים. בנוסף, משתמשים יכולים ליצור נתונים סינתטיים באופן פרוגרמטי ולקבל נתוני בדיקה מציאותיים לפתח תרחישי בדיקות ופיתוח מקיפים בקלות.
על הסופר
ווים קיס יאנסן
מנכ"ל ומייסד
Syntho, ה-scale-up שמשבש את תעשיית הנתונים עם נתונים סינתטיים שנוצרו בינה מלאכותית. Wim Kees הוכיח עם Syntho שהוא יכול לפתוח נתונים רגישים לפרטיות כדי להפוך נתונים חכמים ומהירים יותר לזמינים כך שארגונים יוכלו לממש חדשנות מונעת נתונים. כתוצאה מכך, Wim Kees ו-Syntho זכו בפרס החדשנות היוקרתי של פיליפס, זכו בהאקתון העולמי של SAS בתחום הבריאות ומדעי החיים, ונבחר כ-Generative AI Scale-Up על ידי NVIDIA.