時系列合成データ

高度なモデリング技術

Syntho は、時系列データ内の固有のパターンと依存関係をキャプチャするように特別に設計された最先端の AI および機械学習アルゴリズムを活用し、現実的で忠実度の高い合成データセットを保証します。

まれな長いシーケンスの保護しきい値

Syntho には、トレーニング中に使用される最大シーケンス長を制限する高度な設定が用意されており、異常に長いシーケンスを持つ外れ値が識別されるのを防ぎます。 

シーケンスモデルの構成

Syntho は、最大シーケンス長やまれな長いシーケンスの保護など、シーケンス モデリング用の構成可能なパラメーターを提供し、計算リソースを効率的に管理し、プライバシーを強化します。

バッチ処理とサンプリング

Syntho は、ユーザーがバッチ サイズを定義し、トレーニング用のランダム サンプルを選択できるようにすることで、パフォーマンスとデータの代表性のバランスを取りながら、データ生成を最適化します。

統計の完全性

合成時系列データが平均、分散、自己相関などの元のデータの統計特性を維持し、実際のシナリオを反映していることを定期的に検証します。