Laporan jaminan kualitas Syntho
Evaluasi data sintetik sing digawe babagan akurasi, privasi, lan kacepetan
Laporan jaminan mutu pengantar
Apa laporan jaminan kualitas?
Laporan jaminan kualitas Syntho ngevaluasi data sintetik sing digawe lan nuduhake akurasi, privasi, lan kacepetan data sintetis dibandhingake karo data asli.
Napa kita nyedhiyakake laporan jaminan kualitas kanggo saben set data sintetik sing digawe?
Ing Syntho, kita ngerti pentinge data sintetik sing dipercaya lan akurat. Pramila kita nyedhiyakake laporan jaminan kualitas sing komprehensif kanggo saben data sintetik. Laporan kualitas kita kalebu macem-macem metrik kayata distribusi, korélasi, distribusi multivariat, metrik privasi, lan liya-liyane. Kanthi cara iki, sampeyan bisa kanthi gampang netepake manawa data sintetis sing diwenehake yaiku kualitas paling dhuwur lan bisa digunakake kanthi tingkat akurasi lan linuwih sing padha karo data asli sampeyan.
Apa sing kita evaluasi ing laporan jaminan kualitas?
- akurasi
- Privacy
- kacepetan
Metrik akurasi data sintetis
Njupuk sekilas: bagean iki nggambarake sorotan saka laporan kualitas data sintetik kita. Evaluasi kita nliti data sintetik dibandhingake karo data nyata ing macem-macem dimensi.
Distribusi
Distribusi Data Sintetis dibandhingake karo data nyata
Distribusi nggambarake frekuensi variabel ing kategori utawa nilai tartamtu lan dijupuk kanthi akurat dening Mesin Syntho.
Korelasi
Korelasi Data Sintetis dibandhingake karo data nyata
Korelasi nuduhake hubungan antarane variabel, nggambarake tingkat hubungane variabel. Mesin Syntho kanthi akurat nangkep hubungan kasebut.
Multivariat
Distribusi Multivariate Data Sintetis dibandhingake karo data nyata
Distribusi multivariat lan korélasi multivariat njupuk kita ngluwihi dimensi tunggal, nyedhiyakake tampilan lengkap babagan hubungane sawetara variabel. Mesin Syntho njupuk hubungan kasebut.
Apa sampeyan duwe pitakonan?
Ngomong karo salah sawijining pakar kita
Metrik privasi data sintetis
Napa metrik privasi data sintetik relevan?
Panghasilan data sintetis rumit lan ana pitfalls lan kudu dikontrol. Kanthi algoritma AI, overfitting minangka risiko lan iki uga kedadeyan kanggo nggawe data sintetik karo AI. Mula, siji kudu ngontrol risiko overfitting nalika ngasilake data sintetik. Risiko overfitting dikontrol ing Syntho Engine. Ing ndhuwur iku, laporan Syntho Quality Assurance (QA) ngidini organisasi nduduhake data sintetik ora overfit ing data asli. Kita uga netepake babagan aspek privasi liyane, sing asring digunakake dening auditor internal.
Test ing cocog pas
Tes "Pertandhingan Tepat" kanthi Rasio Cocokake Identik (IMR)
Demonstrasi yen rasio rekaman data sintetik sing cocog karo rekaman nyata saka data asli ora luwih gedhe tinimbang rasio sing bisa diarepake nalika nganalisa data sepur.
Tes ing pertandhingan sing padha
Tes ing "Pertandingan sing padha" karo Distance to Closest Record (DCR)
Demonstrasi manawa jarak sing dinormalisasi kanggo rekaman data sintetik menyang rekaman nyata sing paling cedhak ing data asli ora luwih cedhak tinimbang jarak sing bisa diarepake nalika nganalisa data sepur.
Test ing Outliers
Tes ing "Outliers" karo Nearest Neighbor Distance Ratio (NNDR)
Demonstrasi yen rasio jarak antarane rekaman sintetik sing paling cedhak lan paling cedhak karo rekor paling cedhak ing data asli ora luwih cedhak tinimbang rasio sing dikarepake kanggo data sepur.
Nyuwun laporan jaminan kualitas
Iki mung snapshot sing ngringkes inti saka eksplorasi kualitas data sintetik lan laporan jaminan kualitas. Nawakake pemahaman nuanced babagan distribusi, korélasi, lan distribusi multivariat minangka bagéan saka data sintetik sing dijupuk dening kemampuan canggih Mesin Syntho. Rincian liyane babagan laporan jaminan kualitas kasedhiya ing panyuwunan.
Nyuwun Dokumentasi Panganggo Syntho!
- Miwiti
- Panyebaran lan konektor
- Antarmuka panganggo
- fitur
- Peran pangguna lan dhukungan