AI モデリング用の合成データ
実際のデータ要求のパフォーマンスの前に、高速プロトタイピングと仮説検証を行う
合成データを使用した AI モデリングの概要
合成データをAIに活用 モードling はユニークな 機会 for AI モードl 開発プロセス. Fastプロトタイピング、仮説検証、研究開発プロセスの加速 メイキング 実際のデータ リクエスト. これにより、データ サイエンティストは、現実世界のデータ アクセスに関連する従来の課題の多くを克服できます。.
AI モデリングの課題
- パイロットプロジェクトにはデータが利用できない
- データの理解が限られていると、分析における誤った意思決定につながります
- 社内外のデータ共有の複雑さ
ビジネスユースケースの実証
- データを理解せずにビジネス ユース ケースを証明することは困難ですが、データにアクセスするには、まずビジネス ユース ケースを実証する必要があります。
データ不足
- AI モデルのトレーニングに利用できるデータに対する多くの制約
- プライバシーリスクのため、データの一部が利用できません
当社のソリューション: AI が生成した合成データ
Syntho のアプローチがユニークなのはなぜですか?
生成された合成データの精度、プライバシー、速度を評価します
Syntho の品質保証レポートは、生成された合成データを評価し、元のデータと比較した合成データの精度、プライバシー、速度を示します。
当社の合成データは、SAS のデータ専門家によって評価および承認されています。
Syntho によって生成された合成データは、SAS のデータ専門家によって外部の客観的な観点から評価、検証、承認されます。
Syntho を使用して時系列データを正確に合成する
時系列データは、日時間隔で収集および順序付けされた一連のイベント、観測、および/または測定によって特徴付けられるデータタイプで、通常は時間の経過に伴う変数の変化を表し、Syntho によってサポートされています。
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合成データの機会
合成データを使用した高速プロトタイピング
- データ サイエンティストが本物と同じくらい優れた合成データセットに迅速にアクセスできるようにします。 RnD開発サイクルを大幅に短縮します
データアクセスリクエストを行う前の仮説検証
- データ サイエンティストは、機密データセットや独自のデータセットへのアクセスをリクエストする前に、合成データを使用して仮説を検証し、データ アクセスのビジネス ユースケースを証明できます。
高品質のデータ
- 完全なデータ アクセスを確保し、まれな観測値をアップサンプリングすることで、組織は AI モデルのパフォーマンスと信頼性を向上できます。
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値
AI が生成した合成データを使用して強力なデータ基盤を構築します
- アイデアから生産までのプロセスを改善する
- 実データに代わるコスト効率の高い代替手段
- データセット全体にアクセスすることによるデータの多様性
- 過小評価されたデータのアップサンプリングとデータバランシング
- イノベーションプロジェクトをスピードアップする
- バイアスの軽減: 合成データセットを慎重に設計することによる
