FAQ
Pitakonan sing Sering Ditakoni babagan data sintetik
Iso dingerteni! Untunge, kita duwe jawaban lan kita kene kanggo nulungi. Priksa pitakonan sing kerep ditakoni.
Mangga mbukak pitakonan ing ngisor iki lan klik link kanggo golek informasi liyane. Duwe pitakonan sing luwih rumit sing ora kasebut ing kene? Takon pakar kita langsung!
Pitakonan sing paling ditakoni
Data sintetis nuduhake data sing digawe sacara artifisial tinimbang dikumpulake saka sumber donya nyata. Umumé, nalika data asli diklumpukake ing kabeh interaksi karo wong (klien, pasien, lsp.) lan liwat kabeh proses internal, data sintetik digawe dening algoritma komputer.
Data sintetis uga bisa digunakake kanggo nguji lan ngevaluasi model ing lingkungan sing dikontrol, utawa kanggo nglindhungi informasi sensitif kanthi ngasilake data sing padha karo data donya nyata nanging ora ngemot informasi sensitif. Data sintetis asring digunakake minangka alternatif kanggo data sensitif privasi lan bisa digunakake minangka data test, kanggo analytics utawa nglatih machine learning.
Njamin yen data sintetik nduweni kualitas data sing padha karo data asli bisa dadi tantangan, lan asring gumantung ing kasus panggunaan tartamtu lan cara sing digunakake kanggo ngasilake data sintetik. Sawetara cara kanggo ngasilake data sintetik, kayata model generatif, bisa ngasilake data sing meh padha karo data asli. Pitakonan utama: carane nduduhake iki?
Ana sawetara cara kanggo njamin kualitas data sintetik:
- Metrik kualitas data liwat laporan kualitas data kita: Salah siji cara kanggo mesthekake yen data sintetik nduweni kualitas data sing padha karo data asli yaiku nggunakake metrik kualitas data kanggo mbandhingake data sintetis karo data asli. Metrik kasebut bisa digunakake kanggo ngukur prekara kaya kamiripan, akurasi, lan kelengkapan data. Piranti lunak Syntho kalebu laporan kualitas data kanthi macem-macem metrik kualitas data.
- Evaluasi eksternal: wiwit kualitas data data sintetik ing comparison kanggo data asli punika tombol, kita bubar nindakake Assessment karo ahli data saka SAS (pamimpin pasar ing analytics) kanggo nduduhake kualitas data data sintetik dening Syntho ing comparison kanggo data nyata. Edwin van Unen, pakar analytics saka SAS, ngevaluasi set data sintetik sing digawe saka Syntho liwat macem-macem penilaian analytics (AI) lan nuduhake asile. Nonton ringkesan video kasebut ing kene.
- Testing lan evaluasi dhewe: data sintetik bisa dites lan dievaluasi kanthi mbandhingake karo data donya nyata utawa nggunakake kanggo nglatih model pembelajaran mesin lan mbandhingake kinerja karo model sing dilatih ing data donya nyata. Napa ora nyoba kualitas data data sintetik dhewe? Takon pakar kita babagan kemungkinan iki ing kene.
Wigati dimangerteni manawa data sintetik ora bisa njamin 100% padha karo data asli, nanging bisa uga cukup cedhak kanggo migunani kanggo kasus panggunaan tartamtu. Kasus panggunaan khusus iki bisa uga ana analytics lanjut utawa model pembelajaran mesin latihan.
'anonimisasi' klasik ora mesthi dadi solusi sing paling apik, amarga:
- Resiko privasi – sampeyan bakal tansah duwe
resiko privasi. Nglamar sing
teknik anonimisasi klasik
ndadekake mung harder, nanging ora
mokal kanggo ngenali individu. - Ngancurake data - luwih sampeyan
anonim, luwih apik sampeyan nglindhungi
privasi sampeyan, nanging luwih sampeyan
ngrusak data sampeyan. Iki dudu apa
sampeyan pengin kanggo analytics, amarga
data numpes bakal kasil ala
wawasan. - Mbuwang wektu – iku solusi
sing njupuk akèh wektu, amarga
teknik kasebut beda-beda
saben dataset lan saben jinis data.
Data sintetis nduweni tujuan kanggo ngatasi kabeh kekurangan kasebut. Bentenipun punika striking sing kita nggawe video bab iku. Watch kene.
Pitakonan Paling Sering
Data Sintetik
Umume, umume klien nggunakake data sintetik kanggo:
- Tes lan pangembangan piranti lunak
- Data sintetis kanggo analytics, pangembangan model lan analitik lanjutan (AI & ML)
- Tur produk
Kembar data sintetik minangka replika sing digawe algoritma saka dataset lan / utawa database nyata. Kanthi Kembar Data Sintetis, Syntho nduweni tujuan kanggo niru set data utawa basis data asli sing paling cedhak karo data asli kanggo nggawe perwakilan nyata saka asline. Kanthi kembar data sintetik, kita ngarahake kualitas data sintetik sing unggul dibandhingake karo data asli. Iki ditindakake kanthi piranti lunak data sintetik sing nggunakake model AI sing paling canggih. Model AI kasebut ngasilake titik data sing anyar lan nggawe model supaya bisa njaga karakteristik, hubungan lan pola statistik saka data asli nganti bisa digunakake minangka-yen data asli.
Iki bisa digunakake kanggo macem-macem tujuan, kayata nguji lan nglatih model pembelajaran mesin, simulasi skenario kanggo riset lan pangembangan, lan nggawe lingkungan virtual kanggo latihan lan pendidikan. Kembar data sintetis bisa digunakake kanggo nggawe data realistis lan representatif sing bisa digunakake kanggo ngganti data donya nyata nalika ora kasedhiya utawa nalika nggunakake data donya nyata bakal dadi ora praktis utawa ora etis amarga peraturan privasi data sing ketat.
Ya wis. Kita nawakake macem-macem optimasi data sintetik lan fitur tambah nilai, kalebu mockers, kanggo njupuk data menyang tingkat sabanjure.
Data mock lan data sintetis sing digawe AI iku loro jinis data sintetik, nanging digawe kanthi cara sing beda lan duwe tujuan sing beda.
Data mock minangka jinis data sintetik sing digawe kanthi manual lan asring digunakake kanggo tujuan testing lan pangembangan. Biasane digunakake kanggo simulasi prilaku data donya nyata ing lingkungan kontrol lan asring digunakake kanggo nyoba fungsi saka sistem utawa aplikasi. Asring prasaja, gampang digawe, lan ora mbutuhake model utawa algoritma sing rumit. Asring, siji referrers uga kanggo mock data minangka "data goblok" utawa "data palsu".
Data sintetik sing digawe AI, ing sisih liya, digawe nggunakake teknik intelijen buatan, kayata pembelajaran mesin utawa model generatif. Iki digunakake kanggo nggawe data nyata lan perwakilan sing bisa digunakake kanggo ngganti data donya nyata nalika nggunakake data donya nyata bakal dadi ora praktis utawa ora etis amarga peraturan privasi sing ketat. Asring luwih rumit lan mbutuhake sumber daya komputasi luwih akeh tinimbang data mock manual. Akibaté, luwih realistis lan niru data asli sabisa-bisa.
Ringkesan, data mock digawe kanthi manual lan biasane digunakake kanggo tes lan pangembangan, dene data sintetis sing digawe AI digawe nggunakake teknik intelijen buatan lan digunakake kanggo nggawe data sing representatif lan nyata.
Kualitas Data
Njamin yen data sintetik nduweni kualitas data sing padha karo data asli bisa dadi tantangan, lan asring gumantung ing kasus panggunaan tartamtu lan cara sing digunakake kanggo ngasilake data sintetik. Sawetara cara kanggo ngasilake data sintetik, kayata model generatif, bisa ngasilake data sing meh padha karo data asli. Pitakonan utama: carane nduduhake iki?
Ana sawetara cara kanggo njamin kualitas data sintetik:
- Metrik kualitas data liwat laporan kualitas data kita: Salah siji cara kanggo mesthekake yen data sintetik nduweni kualitas data sing padha karo data asli yaiku nggunakake metrik kualitas data kanggo mbandhingake data sintetis karo data asli. Metrik kasebut bisa digunakake kanggo ngukur prekara kaya kamiripan, akurasi, lan kelengkapan data. Piranti lunak Syntho kalebu laporan kualitas data kanthi macem-macem metrik kualitas data.
- Evaluasi eksternal: wiwit kualitas data data sintetik ing comparison kanggo data asli punika tombol, kita bubar nindakake Assessment karo ahli data saka SAS (pamimpin pasar ing analytics) kanggo nduduhake kualitas data data sintetik dening Syntho ing comparison kanggo data nyata. Edwin van Unen, pakar analytics saka SAS, ngevaluasi set data sintetik sing digawe saka Syntho liwat macem-macem penilaian analytics (AI) lan nuduhake asile. Nonton ringkesan video kasebut ing kene.
- Testing lan evaluasi dhewe: data sintetik bisa dites lan dievaluasi kanthi mbandhingake karo data donya nyata utawa nggunakake kanggo nglatih model pembelajaran mesin lan mbandhingake kinerja karo model sing dilatih ing data donya nyata. Napa ora nyoba kualitas data data sintetik dhewe? Takon pakar kita babagan kemungkinan iki ing kene.
Wigati dimangerteni manawa data sintetik ora bisa njamin 100% padha karo data asli, nanging bisa uga cukup cedhak kanggo migunani kanggo kasus panggunaan tartamtu. Kasus panggunaan khusus iki bisa uga ana analytics lanjut utawa model pembelajaran mesin latihan.
Ya wis. Data sintetik malah ngemot pola sing sampeyan ora ngerti yen ana ing data asli.
Nanging aja mung njupuk tembung kita. Pakar analytics SAS (pamimpin pasar global ing analytics) nindakake penilaian (AI) data sintetik kita lan mbandhingake karo data asli. Penasaran? Watch ing kabeh acara ing kene utawa nonton versi singkat babagan kualitas data kene.
Ya wis. Platform kita wis dioptimalake kanggo database lan akibate, pengawetan integritas referensial antarane dataset ing basis data.
Penasaran kanggo ngerteni luwih akeh babagan iki?
Privacy
Ora kita ora. Kita bisa kanthi gampang masang Syntho Engine ing lokasi utawa ing awan pribadi liwat docker.
Ora. Kita ngoptimalake platform supaya bisa gampang disebarake ing lingkungan sing dipercaya pelanggan. Iki mesthekake yen data ora bakal ninggalake lingkungan sing dipercaya pelanggan. Opsi panyebaran kanggo lingkungan sing dipercaya pelanggan yaiku "on-premise" lan ing "lingkungan awan saka pelanggan (awan pribadi)".
Opsional: Syntho ndhukung versi sing di-host ing "Syntho cloud".
Ora. Syntho Engine minangka platform layanan mandiri. Akibaté, ngasilaken data sintetik karo Syntho Engine bisa ing cara sing ing end-to-end proses, Syntho tau bisa kanggo ndeleng lan tau dibutuhake kanggo proses data.
Ya, kita nindakake iki liwat laporan QA kita.
Nalika sintesis dataset, penting kanggo nduduhake yen siji ora bisa ngenali maneh individu. Ing video iki, Marijn ngenalake langkah-langkah privasi sing ana ing laporan kualitas kita kanggo nduduhake iki.
Laporan QA Syntho ngemot telung standar industri metrik kanggo ngevaluasi privasi data. Ide ing saben metrik kasebut yaiku:
- data sintetik (S) kudu "cedhak sabisa", nanging "ora cedhak banget" karo data target (T).
- Data penahanan sing dipilih kanthi acak (H) nemtokake pathokan kanggo "cedhak banget".
- A solusi sampurna ngasilake data sintetik anyar sing tumindake persis kaya data asli, nanging durung katon sadurunge (= H).
Salah sawijining kasus panggunaan sing khusus disorot dening Otoritas Perlindungan Data Walanda yaiku nggunakake data sintetik minangka data tes.
Syntho Engine
Mesin Syntho dikirim ing wadhah Docker lan bisa gampang dipasang lan dipasang ing lingkungan sing sampeyan pilih.
Opsi panyebaran sing bisa ditindakake kalebu:
- On-premise
- Sembarang awan (pribadi).
- Sembarang lingkungan liyane
Syntho ngidini sampeyan gampang nyambung karo database, aplikasi, pipa data utawa sistem file.
Kita ndhukung macem-macem konektor terpadu supaya sampeyan bisa nyambung karo lingkungan sumber (ing ngendi data asli disimpen) lan lingkungan tujuan (ing ngendi sampeyan pengin nulis data sintetik) kanggo end-to-end pendekatan terpadu.
Fitur sambungan sing kita dukung:
- Plug-and-play karo Docker
- 20+ konektor database
- 20+ konektor sistem file
Mesthi, wektu generasi gumantung saka ukuran database. Rata-rata, tabel kanthi kurang saka 1 yuta rekaman disintesis kurang saka 5 menit.
Algoritma pembelajaran mesin Syntho bisa luwih umum fitur kanthi luwih akeh cathetan entitas sing kasedhiya, sing nyuda risiko privasi. Rasio kolom-kanggo-baris minimal 1:500 dianjurake. Contone, yen tabel sumber sampeyan duwe 6 kolom, mesthine ngemot minimal 3000 larik.
Ora babar pisan. Sanajan mbutuhake sawetara upaya kanggo mangerteni kanthi lengkap babagan kaluwihan, cara kerja lan kasus panggunaan data sintetik, proses sintesis gampang banget lan sapa wae sing duwe kawruh komputer dhasar bisa nindakake. Kanggo informasi luwih lengkap babagan proses sintesis, priksa kaca iki or nyuwun ijin.
Mesin Syntho paling apik ing data tabular terstruktur (apa wae sing ngemot baris lan kolom). Ing struktur kasebut, kita ndhukung jinis data ing ngisor iki:
- Struktur data sing diformat ing tabel (kategori, numerik, lsp.)
- Pengenal langsung lan PII
- Dhaptar data lan database gedhe
- Data lokasi geografis (kayata GPS)
- Data seri wektu
- Database multi-tabel (kanthi integritas referensial)
- Bukak data teks
Dhukungan data kompleks
Ing jejere kabeh jinis data tabel biasa, Syntho Engine ndhukung jinis data sing kompleks lan struktur data sing kompleks.
- Rangkaian wektu
- Database multi-tabel
- Bukak teks
Ora, kita ngoptimalake platform kanggo nyilikake syarat komputasi (contone, ora ana GPU sing dibutuhake), tanpa kompromi karo akurasi data. Kajaba iku, kita ndhukung skala otomatis, supaya siji bisa sintesis database ageng.
ya wis. Piranti lunak Syntho dioptimalake kanggo database sing ngemot pirang-pirang tabel.
Kanggo iki, Syntho kanthi otomatis ndeteksi jinis data, skema lan format kanggo nggedhekake akurasi data. Kanggo database multi-tabel, kita ndhukung inferensi hubungan tabel otomatis lan sintesis kanggo ngreksa integritas referensial.
Data iku sintetis, nanging tim kita nyata!
Hubungi Syntho lan salah sawijining pakar kita bakal sesambungan karo sampeyan kanthi cepet kanggo njelajah nilai data sintetik!