Laporan jaminan kualiti Syntho
Menilai data sintetik yang dijana tentang ketepatan, privasi dan kelajuan
Laporan jaminan kualiti pengenalan
Apakah laporan jaminan kualiti?
Laporan jaminan kualiti Syntho menilai data sintetik yang dijana dan menunjukkan ketepatan, privasi dan kelajuan data sintetik berbanding data asal.
Mengapakah kami menyediakan laporan jaminan kualiti untuk setiap set data sintetik yang dihasilkan?
Di Syntho, kami memahami kepentingan data sintetik yang boleh dipercayai dan tepat. Itulah sebabnya kami menyediakan laporan jaminan kualiti yang komprehensif untuk setiap data sintetik yang dijalankan. Laporan kualiti kami merangkumi pelbagai metrik seperti pengedaran, korelasi, pengedaran berbilang variasi, metrik privasi dan banyak lagi. Dengan cara ini, anda boleh menilai dengan mudah bahawa data sintetik yang kami sediakan adalah berkualiti tinggi dan boleh digunakan dengan tahap ketepatan dan kebolehpercayaan yang sama seperti data asal anda.
Apakah yang kami nilai dalam laporan jaminan kualiti kami?
- Ketepatan
- Privasi
- Mempercepatkan
Metrik ketepatan data sintetik
Menangkap sekilas: bahagian ini menggambarkan sorotan daripada laporan kualiti data sintetik kami. Penilaian kami mengkaji data sintetik berbanding dengan data sebenar merentas pelbagai dimensi.
Pengagihan
Taburan Data Sintetik berbanding dengan data sebenar
Taburan menggambarkan kekerapan pembolehubah dalam kategori atau nilai tertentu dan ditangkap dengan tepat oleh Enjin Syntho.
Korelasi
Korelasi Data Sintetik berbanding dengan data sebenar
Korelasi menunjukkan hubungan antara pembolehubah, menggambarkan sejauh mana pembolehubah berkaitan. Enjin Syntho menangkap perhubungan ini dengan tepat.
Multivariate
Taburan Multivariate Data Sintetik berbanding dengan data sebenar
Pengagihan multivariat dan korelasi multivariat membawa kita melangkaui dimensi tunggal, memberikan pandangan menyeluruh tentang cara berbilang pembolehubah dikaitkan. Enjin Syntho menangkap hubungan ini.
Adakah anda mempunyai sebarang pertanyaan?
Bercakap dengan salah seorang pakar kami
Metrik privasi data sintetik
Mengapakah metrik privasi data sintetik berkaitan?
Penjanaan data sintetik adalah kompleks dan perangkap memang wujud dan perlu dikawal. Dengan algoritma AI, overfitting adalah risiko dan ini juga berlaku untuk penjanaan data sintetik dengan AI. Oleh itu, seseorang harus mengawal risiko overfitting apabila menjana data sintetik. Risiko pemasangan berlebihan dikawal dalam Enjin Syntho. Selain itu, laporan Jaminan Kualiti (QA) Syntho membolehkan organisasi menunjukkan data sintetik tidak terlalu sesuai pada data asal. Kami juga menilai lebih banyak aspek berkaitan privasi, yang sering digunakan oleh juruaudit dalaman.
Uji pada padanan tepat
Uji pada "Padanan Tepat" dengan Nisbah Padanan Identical (IMR)
Demonstrasi bahawa nisbah rekod data sintetik yang sepadan dengan rekod sebenar daripada data asal tidak jauh lebih besar daripada nisbah yang boleh dijangka semasa menganalisis data kereta api.
Uji pada perlawanan Serupa
Ujian dihidupkan “Perlawanan serupa” dengan Jarak ke Rekod Terdekat (DCR)
Demonstrasi bahawa jarak ternormal untuk rekod data sintetik ke rekod sebenar terdekat mereka dalam data asal tidak jauh lebih dekat daripada jarak yang boleh dijangkakan semasa menganalisis data kereta api.
Ujian pada Outliers
Ujian dihidupkan “Outliers” dengan Nisbah Jarak Jiran Terdekat (NNDR)
Demonstrasi bahawa nisbah jarak antara rekod sintetik terdekat dan kedua terdekat kepada rekod terdekat mereka dalam data asal tidak jauh lebih dekat daripada nisbah yang dijangkakan untuk data kereta api.
Minta laporan jaminan kualiti
Ini hanyalah gambaran yang meringkaskan intipati penerokaan kualiti data sintetik dan laporan jaminan kualiti kami. Ia menawarkan pemahaman bernuansa pengedaran, korelasi dan pengedaran multivariate sebagai sebahagian daripada data sintetik seperti yang ditangkap oleh keupayaan lanjutan Enjin Syntho. Butiran lanjut mengenai laporan jaminan kualiti kami tersedia atas permintaan.
Minta Dokumentasi Pengguna Syntho!
- Bermula
- Penyebaran dan penyambung
- Antaramuka pengguna
- Ciri-ciri
- Peranan dan sokongan pengguna