Worksuite がスクリーニング プロセスで合成データを使用する方法

ワークスイート トップレベルのデータ サイエンスおよび AI フリーランサー (500+) の独占的なネットワークです。 プロジェクトの前と最中にフリーランサーをガイドすることで、私たちのプラットフォームで専門家と企業を結びつけます。 これを Data Science & AI as a Service と呼んでいます。

スクリーニングプロセスにおける合成データの付加価値

Worksuiteプラットフォームのフリーランサーは、スクリーニングプロセスを通過します。 このプロセスは、プロファイル画面、ビデオコール、およびデータサイエンスの課題を中心に設計されています。 課題は、NLP、画像認識、時系列予測、分類、回帰などの分野向けに構築されています。 これらの最後のXNUMXつについて、申請者は、テストデータセットにラベルが付けられていないトレーニングおよびテストデータセットを受け取ります。 次に、申請者はソリューションを実装し、付随するテストデータセットから予測ラベルを返します。 データセットが独自のものであるか、オンラインで見つけることができないことが不可欠です。 どちらの状況でも、詐欺の可能性が非常に高いためです。

ワークスイート×シンソ

そのため、WorksuiteはSynthoと協力して、従来の機械学習(構造化)データセットを匿名化し、不正のない分類と回帰の課題を構築しました。 Syntho Engineを使用してデータセットを匿名化することで、不正の可能性を開くことなく、機械学習研究データセットの興味深いプロパティを活用できます。  

笑顔の人々のグループ

データは合成ですが、私たちのチームは本物です。

Synthoに連絡する 専門家のXNUMX人が光速であなたと連絡を取り、合成データの価値を探ります。