Raportul de asigurare a calității Syntho evaluează datele sintetice generate și demonstrează acuratețea, confidențialitatea și viteza datelor sintetice în comparație cu datele originale.
La Syntho, înțelegem importanța datelor sintetice fiabile și precise. De aceea, oferim un raport cuprinzător de asigurare a calității pentru fiecare rulare de date sintetice. Raportul nostru de calitate include diverse valori, cum ar fi distribuțiile, corelațiile, distribuțiile multivariate, valorile de confidențialitate și multe altele. În acest fel, puteți evalua cu ușurință că datele sintetice pe care le furnizăm sunt de cea mai înaltă calitate și pot fi utilizate cu același nivel de acuratețe și fiabilitate ca și datele originale.
Faceți o privire: această secțiune ilustrează aspectele importante din raportul nostru sintetic de calitate a datelor. Evaluările noastre examinează datele sintetice în comparație cu datele reale din diferite dimensiuni.
Distribuții multivariate de date sintetice în comparație cu datele reale
Distribuțiile multivariate și corelațiile multivariate ne duc dincolo de dimensiunile singulare, oferind o imagine cuprinzătoare a modului în care sunt legate mai multe variabile. Syntho Engine captează aceste relații.
Generarea de date sintetice este complexă, iar capcanele există și trebuie controlate. Cu algoritmii AI, supraadaptarea este un risc și acesta este și cazul generării de date sintetice cu AI. Prin urmare, ar trebui să controlați riscul de supraadaptare atunci când se generează date sintetice. Riscul de supraadaptare este controlat în motorul Syntho. În plus, raportul de asigurare a calității (QA) Syntho permite organizațiilor să demonstreze că datele sintetice nu s-au adaptat prea mult la datele originale. De asemenea, evaluăm aspecte legate de confidențialitate, care sunt adesea folosite de auditorii interni.
Testați „Potriviri exacte” cu raportul de potrivire identic (IMR)
Demonstrație că raportul dintre înregistrările de date sintetice care se potrivesc cu o înregistrare reală din datele originale nu este semnificativ mai mare decât raportul la care se poate aștepta atunci când se analizează datele trenului.
Testează pornit „Meciuri similare” cu distanța până la cea mai apropiată înregistrare (DCR)
Demonstrarea că distanța normalizată pentru înregistrările de date sintetice până la cea mai apropiată înregistrare reală din datele originale nu este semnificativ mai apropiată decât distanța la care se poate aștepta atunci când se analizează datele trenului.
Testează pornit „Outliers” cu Raportul distanței celui mai apropiat vecin (NNDR)
Demonstrație că raportul distanței dintre cea mai apropiată și a doua cea mai apropiată înregistrare sintetică și cea mai apropiată înregistrare a acestora din datele originale nu este semnificativ mai apropiat de raportul care este de așteptat pentru datele trenului.
Acesta este doar un instantaneu care rezumă esența raportului nostru de explorare și asigurare a calității datelor sintetice. Oferă o înțelegere nuanțată a distribuțiilor, corelațiilor și distribuțiilor multivariate ca parte a datelor sintetice, așa cum sunt capturate de capabilitățile avansate ale Syntho Engine. Mai multe detalii despre raportul nostru de asigurare a calității sunt disponibile la cerere.