კითხვა-პასუხი
ხშირად დასმული კითხვები სინთეზური მონაცემების შესახებ
Გასაგები! საბედნიეროდ, ჩვენ გვაქვს პასუხები და ჩვენ აქ ვართ დასახმარებლად. შეამოწმეთ ჩვენი ხშირად დასმული კითხვები.
გთხოვთ, გახსენით შეკითხვა ქვემოთ და დააწკაპუნეთ ბმულებზე მეტი ინფორმაციის სანახავად. გაქვთ უფრო რთული შეკითხვა, რომელიც აქ არ არის ნათქვამი? პირდაპირ ჰკითხეთ ჩვენს ექსპერტებს!
ყველაზე ხშირად დასმული კითხვები
სინთეზური მონაცემები ეხება მონაცემებს, რომლებიც ხელოვნურად არის გენერირებული, ვიდრე შეგროვებული რეალური წყაროებიდან. ზოგადად, მაშინ, როცა ორიგინალური მონაცემები გროვდება ადამიანებთან (კლიენტებთან, პაციენტებთან და ა.შ.) ყველა თქვენს ინტერაქციაში და ყველა თქვენი შიდა პროცესის მეშვეობით, სინთეზური მონაცემები გენერირდება კომპიუტერული ალგორითმით.
სინთეტიკური მონაცემები ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას მოდელების შესამოწმებლად და შესაფასებლად კონტროლირებად გარემოში, ან სენსიტიური ინფორმაციის დასაცავად, რეალური მონაცემების მსგავსი მონაცემების გენერირებით, მაგრამ არ შეიცავს რაიმე მგრძნობიარე ინფორმაციას. სინთეტიკური მონაცემები ხშირად გამოიყენება, როგორც კონფიდენციალურობის მგრძნობიარე მონაცემების ალტერნატივა და შეიძლება გამოყენებულ იქნას როგორც ტესტის მონაცემები, ანალიტიკისთვის ან მანქანური სწავლისთვის.
იმის გარანტია, რომ სინთეზურ მონაცემებს აქვთ მონაცემთა იგივე ხარისხი, როგორც თავდაპირველი მონაცემები, შეიძლება იყოს რთული და ხშირად დამოკიდებულია კონკრეტული გამოყენების შემთხვევაზე და სინთეზური მონაცემების გენერირებისთვის გამოყენებულ მეთოდებზე. სინთეზური მონაცემების გენერირების ზოგიერთ მეთოდს, როგორიცაა გენერაციული მოდელები, შეუძლია წარმოქმნას მონაცემები, რომლებიც ძალიან ჰგავს ორიგინალურ მონაცემებს. მთავარი კითხვა: როგორ ვაჩვენოთ ეს?
არსებობს რამდენიმე გზა სინთეზური მონაცემების ხარისხის უზრუნველსაყოფად:
- მონაცემთა ხარისხის მეტრიკა ჩვენი მონაცემთა ხარისხის ანგარიშის მეშვეობით: ერთ-ერთი გზა იმის უზრუნველსაყოფად, რომ სინთეზურ მონაცემებს აქვთ მონაცემთა იგივე ხარისხი, როგორც ორიგინალური მონაცემები, არის მონაცემთა ხარისხის მეტრიკის გამოყენება სინთეტიკური მონაცემების თავდაპირველ მონაცემებთან შესადარებლად. ეს მეტრიკა შეიძლება გამოყენებულ იქნას მონაცემების მსგავსების, სიზუსტისა და სისრულის გასაზომად. Syntho პროგრამული უზრუნველყოფა მოიცავდა მონაცემთა ხარისხის ანგარიშს მონაცემთა ხარისხის სხვადასხვა მეტრიკებით.
- გარე შეფასება: ვინაიდან სინთეზური მონაცემების მონაცემთა ხარისხი ორიგინალურ მონაცემებთან შედარებით საკვანძოა, ჩვენ ცოტა ხნის წინ გავაკეთეთ შეფასება SAS-ის (ბაზრის ლიდერი ანალიტიკაში) მონაცემთა ექსპერტებთან ერთად სინთოს მიერ სინთეტიკური მონაცემების მონაცემთა ხარისხის რეალურ მონაცემებთან შედარებით. ედვინ ვან უნენმა, ანალიტიკის ექსპერტმა SAS-დან, შეაფასა Syntho-დან გენერირებული სინთეზური მონაცემთა ნაკრები სხვადასხვა ანალიტიკური (AI) შეფასებების მეშვეობით და გააზიარა შედეგები. ნახეთ ამ ვიდეოს მოკლე მიმოხილვა აქ.
- ტესტირება და შეფასება თავად: სინთეზური მონაცემების ტესტირება და შეფასება შესაძლებელია რეალურ სამყაროს მონაცემებთან შედარებით ან მანქანური სწავლების მოდელების მოსამზადებლად მათი გამოყენებით და მათი შესრულების რეალურ სამყაროში მომზადებულ მოდელებთან შედარებით. რატომ არ შეამოწმოთ სინთეზური მონაცემების მონაცემთა ხარისხი დამოუკიდებლად? ჰკითხეთ ჩვენს ექსპერტებს ამის შესაძლებლობები აქ.
მნიშვნელოვანია აღინიშნოს, რომ სინთეზური მონაცემები ვერასოდეს იძლევა გარანტიას, რომ 100% მსგავსი იქნება ორიგინალური მონაცემების, მაგრამ შეიძლება იყოს საკმარისად ახლოს, რომ სასარგებლო იყოს კონკრეტული გამოყენების შემთხვევაში. გამოყენების ეს კონკრეტული შემთხვევა შეიძლება იყოს მოწინავე ანალიტიკა ან მანქანური სწავლების მოდელების ტრენინგი.
კლასიკური „ანონიმიზაცია“ ყოველთვის არ არის საუკეთესო გამოსავალი, რადგან:
- კონფიდენციალურობის რისკი - ყოველთვის გექნება
კონფიდენციალურობის რისკი. მათი გამოყენება
კლასიკური ანონიმიზაციის ტექნიკა
მხოლოდ ართულებს, მაგრამ არა
შეუძლებელია პირების იდენტიფიცირება. - მონაცემების განადგურება - რაც უფრო მეტი ხარ
ანონიმიზაცია, მით უკეთესად იცავ
თქვენი კონფიდენციალურობა, მაგრამ უფრო მეტად თქვენ
გაანადგურე შენი მონაცემები. ეს არ არის რა
გსურთ ანალიტიკისთვის, რადგან
განადგურებული მონაცემები გამოიწვევს ცუდს
შეხედულებები. - შრომატევადი - ეს არის გამოსავალი
ამას დიდი დრო სჭირდება, რადგან
ეს ტექნიკა განსხვავებულად მუშაობს
მონაცემთა და მონაცემთა ტიპზე.
სინთეტიკური მონაცემები მიზნად ისახავს ყველა ამ ხარვეზის გადაჭრას. განსხვავება იმდენად გასაოცარია, რომ ამის შესახებ ვიდეო გადავიღეთ. ნახეთ აქ.
ხშირად დასმული შეკითხვები
სინთეტიკური მონაცემები
ზოგადად, ჩვენი კლიენტების უმეტესობა იყენებს სინთეზურ მონაცემებს:
- პროგრამული უზრუნველყოფის ტესტირება და განვითარება
- სინთეტიკური მონაცემები ანალიტიკისთვის, მოდელის შემუშავებისა და გაფართოებული ანალიტიკისთვის (AI & ML)
- პროდუქტის ჩვენებები
სინთეზური მონაცემების ტყუპი არის ალგორითმის მიერ გენერირებული რეპლიკა რეალურ სამყაროში მონაცემთა და/ან მონაცემთა ბაზაში. Synthetic Data Twin-ის საშუალებით, Syntho მიზნად ისახავს ორიგინალური მონაცემთა ბაზის ან მონაცემთა ბაზის მიბაძვას ორიგინალურ მონაცემებთან რაც შეიძლება ახლოს, ორიგინალის რეალისტური წარმოდგენის შესაქმნელად. სინთეტიკური მონაცემების ორმაგი საშუალებით, ჩვენ მიზნად ისახავს სინთეზური მონაცემების უმაღლესი ხარისხის მიღებას ორიგინალურ მონაცემებთან შედარებით. ჩვენ ამას ვაკეთებთ ჩვენი სინთეზური მონაცემთა პროგრამული უზრუნველყოფით, რომელიც იყენებს უახლესი AI მოდელებს. ხელოვნური ინტელექტის ეს მოდელები ქმნიან სრულიად ახალ მონაცემთა წერტილებს და აყალიბებენ მათ ისე, რომ ჩვენ შევინარჩუნებთ ორიგინალური მონაცემების მახასიათებლებს, ურთიერთობებს და სტატისტიკურ ნიმუშებს იმდენად, რამდენადაც შეგიძლიათ გამოიყენოთ ისინი, თითქოს ეს ორიგინალური მონაცემებია.
ეს შეიძლება გამოყენებულ იქნას სხვადასხვა მიზნებისთვის, როგორიცაა მანქანური სწავლების მოდელების ტესტირება და ტრენინგი, კვლევისა და განვითარების სცენარების სიმულაცია და ტრენინგისა და განათლების ვირტუალური გარემოს შექმნა. სინთეტიკური მონაცემების ტყუპები შეიძლება გამოყენებულ იქნას რეალისტური და წარმომადგენლობითი მონაცემების შესაქმნელად, რომლებიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას რეალურ სამყაროში არსებული მონაცემების ნაცვლად, როდესაც ის არ არის ხელმისაწვდომი, ან როდესაც რეალური მონაცემების გამოყენება არაპრაქტიკული ან არაეთიკური იქნება მონაცემთა კონფიდენციალურობის მკაცრი რეგულაციების გამო.
Დიახ, ჩვენ ვაკეთებთ. ჩვენ ვთავაზობთ სხვადასხვა ღირებულების დამამატებელ სინთეზურ მონაცემთა ოპტიმიზაციას და გაზრდის ფუნქციებს, მათ შორის დამცინავებს, თქვენი მონაცემების შემდეგ დონეზე ასასვლელად.
იმიტირებული მონაცემები და ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული სინთეზური მონაცემები ორივე ტიპის სინთეზური მონაცემებია, მაგრამ ისინი წარმოიქმნება სხვადასხვა გზით და ემსახურება სხვადასხვა მიზნებს.
იმიტირებული მონაცემები არის სინთეზური მონაცემების ტიპი, რომელიც იქმნება ხელით და ხშირად გამოიყენება ტესტირებისა და განვითარების მიზნებისთვის. ჩვეულებრივ გამოიყენება რეალურ სამყაროში არსებული მონაცემების ქცევის სიმულაციისთვის კონტროლირებად გარემოში და ხშირად გამოიყენება სისტემის ან აპლიკაციის ფუნქციონირების შესამოწმებლად. ის ხშირად მარტივია, ადვილად გენერირებადი და არ საჭიროებს რთულ მოდელებს ან ალგორითმებს. ხშირად, ერთი მიუთითებს ასევე დაცინვას მონაცემებზე, როგორც „მოტყუებულ მონაცემებს“ ან „ყალბ მონაცემებს“.
ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული სინთეზური მონაცემები, მეორეს მხრივ, გენერირდება ხელოვნური ინტელექტის ტექნიკის გამოყენებით, როგორიცაა მანქანათმცოდნეობა ან გენერაციული მოდელები. იგი გამოიყენება რეალისტური და წარმომადგენლობითი მონაცემების შესაქმნელად, რომლებიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას რეალურ სამყაროში არსებული მონაცემების ნაცვლად, როდესაც რეალური მონაცემების გამოყენება არაპრაქტიკული ან არაეთიკური იქნება კონფიდენციალურობის მკაცრი რეგულაციების გამო. ის ხშირად უფრო რთულია და უფრო მეტ გამოთვლით რესურსს მოითხოვს, ვიდრე ხელით იმიტირებული მონაცემები. შედეგად, ის ბევრად უფრო რეალისტურია და რაც შეიძლება ახლოსაა ორიგინალურ მონაცემებს.
მოკლედ, იმიტირებული მონაცემები იქმნება ხელით და ჩვეულებრივ გამოიყენება ტესტირებისა და განვითარებისთვის, ხოლო ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული სინთეტიკური მონაცემები იქმნება ხელოვნური ინტელექტის ტექნიკის გამოყენებით და გამოიყენება წარმომადგენლობითი და რეალისტური მონაცემების შესაქმნელად.
მონაცემთა ხარისხი
იმის გარანტია, რომ სინთეზურ მონაცემებს აქვთ მონაცემთა იგივე ხარისხი, როგორც თავდაპირველი მონაცემები, შეიძლება იყოს რთული და ხშირად დამოკიდებულია კონკრეტული გამოყენების შემთხვევაზე და სინთეზური მონაცემების გენერირებისთვის გამოყენებულ მეთოდებზე. სინთეზური მონაცემების გენერირების ზოგიერთ მეთოდს, როგორიცაა გენერაციული მოდელები, შეუძლია წარმოქმნას მონაცემები, რომლებიც ძალიან ჰგავს ორიგინალურ მონაცემებს. მთავარი კითხვა: როგორ ვაჩვენოთ ეს?
არსებობს რამდენიმე გზა სინთეზური მონაცემების ხარისხის უზრუნველსაყოფად:
- მონაცემთა ხარისხის მეტრიკა ჩვენი მონაცემთა ხარისხის ანგარიშის მეშვეობით: ერთ-ერთი გზა იმის უზრუნველსაყოფად, რომ სინთეზურ მონაცემებს აქვთ მონაცემთა იგივე ხარისხი, როგორც ორიგინალური მონაცემები, არის მონაცემთა ხარისხის მეტრიკის გამოყენება სინთეტიკური მონაცემების თავდაპირველ მონაცემებთან შესადარებლად. ეს მეტრიკა შეიძლება გამოყენებულ იქნას მონაცემების მსგავსების, სიზუსტისა და სისრულის გასაზომად. Syntho პროგრამული უზრუნველყოფა მოიცავდა მონაცემთა ხარისხის ანგარიშს მონაცემთა ხარისხის სხვადასხვა მეტრიკებით.
- გარე შეფასება: ვინაიდან სინთეზური მონაცემების მონაცემთა ხარისხი ორიგინალურ მონაცემებთან შედარებით საკვანძოა, ჩვენ ცოტა ხნის წინ გავაკეთეთ შეფასება SAS-ის (ბაზრის ლიდერი ანალიტიკაში) მონაცემთა ექსპერტებთან ერთად სინთოს მიერ სინთეტიკური მონაცემების მონაცემთა ხარისხის რეალურ მონაცემებთან შედარებით. ედვინ ვან უნენმა, ანალიტიკის ექსპერტმა SAS-დან, შეაფასა Syntho-დან გენერირებული სინთეზური მონაცემთა ნაკრები სხვადასხვა ანალიტიკური (AI) შეფასებების მეშვეობით და გააზიარა შედეგები. ნახეთ ამ ვიდეოს მოკლე მიმოხილვა აქ.
- ტესტირება და შეფასება თავად: სინთეზური მონაცემების ტესტირება და შეფასება შესაძლებელია რეალურ სამყაროს მონაცემებთან შედარებით ან მანქანური სწავლების მოდელების მოსამზადებლად მათი გამოყენებით და მათი შესრულების რეალურ სამყაროში მომზადებულ მოდელებთან შედარებით. რატომ არ შეამოწმოთ სინთეზური მონაცემების მონაცემთა ხარისხი დამოუკიდებლად? ჰკითხეთ ჩვენს ექსპერტებს ამის შესაძლებლობები აქ.
მნიშვნელოვანია აღინიშნოს, რომ სინთეზური მონაცემები ვერასოდეს იძლევა გარანტიას, რომ 100% მსგავსი იქნება ორიგინალური მონაცემების, მაგრამ შეიძლება იყოს საკმარისად ახლოს, რომ სასარგებლო იყოს კონკრეტული გამოყენების შემთხვევაში. გამოყენების ეს კონკრეტული შემთხვევა შეიძლება იყოს მოწინავე ანალიტიკა ან მანქანური სწავლების მოდელების ტრენინგი.
Დიახ ეს არის. სინთეტიკური მონაცემები კი შეიცავს ნიმუშებს, რომელთა არსებობის შესახებ არ იცოდით თავდაპირველ მონაცემებში.
მაგრამ ნუ მიიღებთ ჩვენს სიტყვას. SAS-ის (გლობალური ბაზრის ლიდერი ანალიტიკაში) ანალიტიკის ექსპერტებმა შეაფასეს ჩვენი სინთეზური მონაცემები და შეადარეს ისინი ორიგინალურ მონაცემებს. საინტერესოა? Უყურე მთელი ღონისძიება აქ ან უყურეთ მოკლე ვერსიას მონაცემთა ხარისხი აქ.
Დიახ, ჩვენ ვაკეთებთ. ჩვენი პლატფორმა ოპტიმიზებულია მონაცემთა ბაზებისთვის და, შესაბამისად, მონაცემთა ბაზაში მონაცემთა ნაკრებებს შორის რეფერენტული მთლიანობის შესანარჩუნებლად.
გაინტერესებთ მეტი გაიგოთ ამის შესახებ?
Privacy
არა ჩვენ არა. ჩვენ შეგვიძლია მარტივად განვათავსოთ Syntho Engine შენობაში ან თქვენს პირად ღრუბელში დოკერის საშუალებით.
არა. ჩვენ ოპტიმიზირებულია ჩვენი პლატფორმა ისე, რომ მისი ადვილად განთავსება შესაძლებელი იყოს მომხმარებლის სანდო გარემოში. ეს უზრუნველყოფს, რომ მონაცემები არასოდეს დატოვებს მომხმარებლის სანდო გარემოს. დამკვეთის სანდო გარემოსთვის განლაგების ვარიანტები არის „წინასწარ“ და „მომხმარებლის ღრუბლოვან გარემოში (პირადი ღრუბელი)“.
სურვილისამებრ: Syntho მხარს უჭერს ვერსიას, რომელიც მასპინძლობს „Syntho ღრუბელში“.
არა. Syntho Engine არის თვითმომსახურების პლატფორმა. შედეგად, Syntho Engine-ით სინთეზური მონაცემების გენერირება შესაძლებელია ისე, რომ end-to-end პროცესი, Syntho ვერასოდეს ხედავს და არასოდეს მოეთხოვება მონაცემების დამუშავება.
დიახ, ჩვენ ამას ვაკეთებთ ჩვენი QA ანგარიშის მეშვეობით.
მონაცემთა ნაკრების სინთეზირებისას აუცილებელია იმის დემონსტრირება, რომ ადამიანს არ შეუძლია ინდივიდების ხელახლა იდენტიფიცირება. In ეს ვიდეოMarijn წარმოგიდგენთ კონფიდენციალურობის ზომებს, რომლებიც მოცემულია ჩვენს ხარისხის ანგარიშში ამის საჩვენებლად.
Syntho's QA ანგარიში შეიცავს სამს ინდუსტრიის სტანდარტი მეტრიკა მონაცემთა კონფიდენციალურობის შესაფასებლად. იდეა თითოეული ამ მეტრიკის უკან შემდეგია:
- სინთეტიკური მონაცემები (S) უნდა იყოს „რაც შეიძლება ახლოს“, მაგრამ „არც ისე ახლოს“ სამიზნე მონაცემებთან (T).
- შემთხვევით შერჩეული შენახვის მონაცემები (H) განსაზღვრავს ნიშნულს „ძალიან ახლოს“.
- A შესანიშნავი გამოსავალი წარმოქმნის ახალ სინთეტიკურ მონაცემებს, რომლებიც იქცევა ზუსტად ისე, როგორც ორიგინალური მონაცემები, მაგრამ აქამდე არ იყო ნანახი (= H).
გამოყენების ერთ-ერთი შემთხვევა, რომელიც სპეციალურად არის ხაზგასმული ჰოლანდიის მონაცემთა დაცვის ორგანოს მიერ, არის სინთეტიკური მონაცემების გამოყენება ტესტის მონაცემად.
სინთო ძრავა
Syntho Engine იგზავნება Docker-ის კონტეინერში და შეიძლება ადვილად განლაგდეს და ჩაერთოს თქვენს მიერ არჩეულ გარემოში.
განლაგების შესაძლო ვარიანტები მოიცავს:
- შენობაში
- ნებისმიერი (პირადი) ღრუბელი
- ნებისმიერი სხვა გარემო
Syntho საშუალებას გაძლევთ მარტივად დაუკავშირდეთ თქვენს მონაცემთა ბაზებს, აპლიკაციებს, მონაცემთა მილსადენებს ან ფაილურ სისტემებს.
ჩვენ მხარს ვუჭერთ სხვადასხვა ინტეგრირებულ კონექტორებს, რათა დაუკავშირდეთ წყაროს გარემოს (სადაც ინახება ორიგინალური მონაცემები) და დანიშნულების გარემოს (სადაც გსურთ თქვენი სინთეზური მონაცემების ჩაწერა) end-to-end კომპლექსური მიდგომა.
კავშირის მახასიათებლები, რომლებსაც ჩვენ ვუჭერთ მხარს:
- Plug-and-play ერთად Docker
- 20+ მონაცემთა ბაზის კონექტორი
- 20+ ფაილური სისტემის კონექტორი
ბუნებრივია, გენერირების დრო დამოკიდებულია მონაცემთა ბაზის ზომაზე. საშუალოდ, 1 მილიონზე ნაკლები ჩანაწერის მქონე ცხრილი 5 წუთზე ნაკლებ დროში სინთეზირდება.
Syntho-ს მანქანათმცოდნეობის ალგორითმებს შეუძლიათ უკეთ განზოგადონ ფუნქციები მეტი ერთეულის ჩანაწერით, რაც ამცირებს კონფიდენციალურობის რისკს. რეკომენდებულია სვეტის მწკრივის მინიმალური თანაფარდობა 1:500. მაგალითად, თუ თქვენს წყაროს ცხრილს აქვს 6 სვეტი, ის უნდა შეიცავდეს მინიმუმ 3000 მწკრივს.
Არაფერს. მიუხედავად იმისა, რომ შესაძლოა გარკვეული ძალისხმევა დასჭირდეს სინთეზური მონაცემების უპირატესობების, მუშაობისა და გამოყენების შემთხვევების სრულად გაგებას, სინთეზირების პროცესი ძალიან მარტივია და ნებისმიერს, ვისაც აქვს კომპიუტერის საბაზისო ცოდნა, შეუძლია ამის გაკეთება. დამატებითი ინფორმაციისთვის სინთეზირების პროცესის შესახებ, იხილეთ ეს გვერდი or მოითხოვეთ დემო.
Syntho Engine საუკეთესოდ მუშაობს სტრუქტურირებულ, ცხრილის მონაცემებზე (ყველაფერი, რაც შეიცავს სტრიქონებს და სვეტებს). ამ სტრუქტურებში ჩვენ მხარს ვუჭერთ მონაცემთა შემდეგ ტიპებს:
- აყალიბებს ცხრილებში ფორმატირებულ მონაცემებს (კატეგორიული, რიცხვითი და ა.შ.)
- პირდაპირი იდენტიფიკატორები და PII
- დიდი მონაცემთა ნაკრები და მონაცემთა ბაზები
- გეოგრაფიული მდებარეობის მონაცემები (მაგალითად, GPS)
- დროის სერიების მონაცემები
- მრავალ ცხრილის მონაცემთა ბაზები (რეფერენციალური მთლიანობით)
- ტექსტის მონაცემების გახსნა
კომპლექსური მონაცემთა მხარდაჭერა
ყველა ჩვეულებრივი ტიპის ცხრილის მონაცემების გვერდით, Syntho Engine მხარს უჭერს მონაცემთა კომპლექსურ ტიპებს და მონაცემთა რთულ სტრუქტურებს.
- დროის სერიები
- მრავალ ცხრილის მონაცემთა ბაზები
- ღია ტექსტი
არა, ჩვენ ოპტიმიზირებულია ჩვენი პლატფორმა გამოთვლითი მოთხოვნების შესამცირებლად (მაგ. GPU არ არის საჭირო), მონაცემთა სიზუსტეზე კომპრომისის გარეშე. გარდა ამისა, ჩვენ მხარს ვუჭერთ ავტომატურ სკალირებას, რათა ადამიანმა შეძლოს უზარმაზარი მონაცემთა ბაზების სინთეზირება.
დიახ. Syntho პროგრამული უზრუნველყოფა ოპტიმიზებულია მონაცემთა ბაზებისთვის, რომლებიც შეიცავს მრავალ ცხრილს.
რაც შეეხება ამას, Syntho ავტომატურად ამოიცნობს მონაცემთა ტიპებს, სქემებსა და ფორმატებს, რათა მაქსიმალურად გაზარდოს მონაცემთა სიზუსტე. მრავალცხრილიანი მონაცემთა ბაზისთვის, ჩვენ მხარს ვუჭერთ ცხრილის ურთიერთობის ავტომატურ დასკვნას და სინთეზს რეფერენციალური მთლიანობის შესანარჩუნებლად.
მონაცემები სინთეტიკურია, მაგრამ ჩვენი გუნდი რეალურია!
დაუკავშირდით სინტოს და ჩვენი ერთ -ერთი ექსპერტი დაგიკავშირდებათ სინათლის სიჩქარით სინთეტიკური მონაცემების ღირებულების შესასწავლად!