Syntho-ს ხარისხის უზრუნველყოფის ანგარიში
შეაფასეთ გენერირებული სინთეზური მონაცემები სიზუსტეზე, კონფიდენციალურობაზე და სიჩქარეზე
შესავალი ხარისხის უზრუნველყოფის ანგარიში
რა არის ხარისხის უზრუნველყოფის ანგარიში?
Syntho-ს ხარისხის უზრუნველყოფის ანგარიში აფასებს გენერირებულ სინთეზურ მონაცემებს და აჩვენებს სინთეტიკური მონაცემების სიზუსტეს, კონფიდენციალურობას და სიჩქარეს ორიგინალურ მონაცემებთან შედარებით.
რატომ ვაძლევთ ხარისხის უზრუნველყოფის ანგარიშს ყველა გენერირებული სინთეზური მონაცემთა ნაკრებისთვის?
Syntho-ში ჩვენ გვესმის საიმედო და ზუსტი სინთეზური მონაცემების მნიშვნელობა. სწორედ ამიტომ, ჩვენ გთავაზობთ ყოვლისმომცველ ხარისხის უზრუნველყოფის ანგარიშს ყოველი სინთეზური მონაცემებისთვის. ჩვენი ხარისხის ანგარიში მოიცავს სხვადასხვა მეტრიკას, როგორიცაა დისტრიბუცია, კორელაციები, მრავალვარიანტული განაწილება, კონფიდენციალურობის მეტრიკა და სხვა. ამ გზით, თქვენ შეგიძლიათ მარტივად შეაფასოთ, რომ ჩვენს მიერ მოწოდებული სინთეზური მონაცემები არის უმაღლესი ხარისხის და მათი გამოყენება შესაძლებელია იმავე დონის სიზუსტით და სანდოობით, როგორც თქვენი ორიგინალური მონაცემები.
რას ვაფასებთ ჩვენი ხარისხის უზრუნველყოფის ანგარიშში?
- სიზუსტე
- Privacy
- სიჩქარის
სინთეზური მონაცემების სიზუსტის მეტრიკა
შეხედვით აღბეჭდვა: ეს განყოფილება ასახავს ხაზს უსვამს ჩვენი სინთეტიკური მონაცემთა ხარისხის ანგარიშიდან. ჩვენი შეფასებები განიხილავს სინთეზურ მონაცემებს რეალურ მონაცემებთან შედარებით სხვადასხვა განზომილებაში.
დისტრიბუცია
მონაცემთა სინთეტიკური განაწილება რეალურ მონაცემებთან შედარებით
დისტრიბუციები ასახავს ცვლადების სიხშირეს მოცემულ კატეგორიებში ან მნიშვნელობებში და ზუსტად არის აღბეჭდილი Syntho Engine-ის მიერ.
კორელაციები
სინთეზური მონაცემთა კორელაციები რეალურ მონაცემებთან შედარებით
კორელაციები აჩვენებს ურთიერთობას ცვლადებს შორის, რაც ასახავს ცვლადების დაკავშირების ხარისხს. Syntho Engine ზუსტად ასახავს ამ ურთიერთობებს.
მრავალფუნქციური
სინთეტიკური მონაცემთა მრავალვარიანტული განაწილება რეალურ მონაცემებთან შედარებით
მრავალვარიანტული დისტრიბუციები და მრავალვარიანტული კორელაციები მიგვიყვანს სინგულარული განზომილებების მიღმა, რაც უზრუნველყოფს ყოვლისმომცველ ხედვას, თუ როგორ არის დაკავშირებული მრავალი ცვლადი. Syntho Engine აღწერს ამ ურთიერთობებს.
გაქვთ რაიმე შეკითხვა?
ესაუბრეთ ჩვენს ერთ-ერთ ექსპერტს
სინთეტიკური მონაცემთა კონფიდენციალურობის მეტრიკა
რატომ არის სინთეზური მონაცემთა კონფიდენციალურობის მეტრიკა შესაბამისი?
სინთეზური მონაცემების გენერირება რთულია და ხარვეზები არსებობს და მათზე კონტროლი უნდა მოხდეს. ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმებით გადაჭარბებული მორგება არის რისკი და ეს ასევე ეხება ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით სინთეზური მონაცემების გენერირებას. აქედან გამომდინარე, უნდა აკონტროლოთ ზედმეტად მორგების რისკი სინთეზური მონაცემების გენერირებისას. ზედმეტად მორგების რისკი კონტროლდება Syntho Engine-ში. გარდა ამისა, Syntho ხარისხის უზრუნველყოფის (QA) ანგარიში საშუალებას აძლევს ორგანიზაციებს აჩვენონ, რომ სინთეზური მონაცემები არ ჯდება თავდაპირველ მონაცემებზე. ჩვენ ასევე ვაფასებთ უფრო კონფიდენციალურობის ასპექტს, რომელსაც ხშირად იყენებენ შიდა აუდიტორები.
ტესტი ზუსტ მატჩებზე
ტესტი „ზუსტი შესატყვისები“ იდენტური შესატყვისი თანაფარდობით (IMR)
დემონსტრირება იმისა, რომ სინთეზური მონაცემების ჩანაწერების თანაფარდობა, რომლებიც ემთხვევა ორიგინალური მონაცემების რეალურ ჩანაწერს, მნიშვნელოვნად არ აღემატება თანაფარდობას, რომელიც მოსალოდნელია მატარებლის მონაცემების გაანალიზებისას.
ტესტი მსგავს მატჩებზე
ტესტირება "მსგავსი მატჩები" უახლოეს ჩანაწერამდე მანძილით (DCR)
დემონსტრირება იმისა, რომ ნორმალიზებული მანძილი სინთეზური მონაცემების ჩანაწერებისთვის მათ უახლოეს რეალურ ჩანაწერამდე თავდაპირველ მონაცემებში არ არის მნიშვნელოვნად უფრო ახლოს ვიდრე მანძილი, რომელიც შეიძლება მოსალოდნელი იყოს მატარებლის მონაცემების გაანალიზებისას.
ტესტი Outliers-ზე
ტესტირება "გამონაკლისები" ერთად უახლოესი მეზობლის მანძილის თანაფარდობა (NNDR)
დემონსტრირება იმისა, რომ მანძილის თანაფარდობა უახლოეს და მეორე უახლოეს სინთეტიკურ ჩანაწერს შორის მათ უახლოეს ჩანაწერთან თავდაპირველ მონაცემებში არ არის მნიშვნელოვნად უფრო ახლოს ვიდრე მატარებლის მონაცემებისთვის მოსალოდნელი თანაფარდობა.
მოითხოვეთ ხარისხის უზრუნველყოფის ანგარიში
ეს მხოლოდ კადრია, რომელიც აჯამებს ჩვენი სინთეზური მონაცემების ხარისხის კვლევისა და ხარისხის უზრუნველყოფის მოხსენების არსს. ის გვთავაზობს დისტრიბუციების, კორელაციებისა და მრავალვარიანტული დისტრიბუციების ნიუანსურ გაგებას, როგორც სინთეზური მონაცემების ნაწილს, რომელიც დაფიქსირებულია Syntho Engine-ის მოწინავე შესაძლებლობებით. ჩვენი ხარისხის უზრუნველყოფის ანგარიშის შესახებ მეტი დეტალები ხელმისაწვდომია მოთხოვნით.
მოითხოვეთ Syntho-ს მომხმარებლის დოკუმენტაცია!
- ნაცნობობა
- განლაგება და კონექტორები
- მომხმარებლის ინტერფეისი
- მისი მახასიათებლებია;
- მომხმარებლის როლები და მხარდაჭერა