Poročilo o zagotavljanju kakovosti podjetja Syntho ocenjuje ustvarjene sintetične podatke in prikazuje točnost, zasebnost in hitrost sintetičnih podatkov v primerjavi z izvirnimi podatki.
V podjetju Syntho se zavedamo pomena zanesljivih in točnih sintetičnih podatkov. Zato nudimo celovito poročilo o zagotavljanju kakovosti za vsako izvedbo sintetičnih podatkov. Naše poročilo o kakovosti vključuje različne meritve, kot so distribucije, korelacije, multivariatne distribucije, meritve zasebnosti in drugo. Tako lahko preprosto ocenite, da so sintetični podatki, ki jih nudimo, najvišje kakovosti in jih je mogoče uporabiti z enako natančnostjo in zanesljivostjo kot vaše izvirne podatke.
Ujeti vpogled: ta razdelek ponazarja poudarke iz našega sintetičnega poročila o kakovosti podatkov. Naše ocene preučujejo sintetične podatke v primerjavi z dejanskimi podatki v različnih dimenzijah.
Generiranje sintetičnih podatkov je zapleteno in pasti obstajajo in jih je treba nadzorovati. Pri algoritmih AI je prekomerno opremljanje tveganje in to velja tudi za ustvarjanje sintetičnih podatkov z AI. Zato je treba pri ustvarjanju sintetičnih podatkov nadzorovati tveganje prekomernega opremljanja. Tveganje prekomernega opremljanja je nadzorovano v motorju Syntho. Poleg tega poročilo o zagotavljanju kakovosti (QA) Syntho omogoča organizacijam, da dokažejo, da sintetični podatki niso preveč ustrezali izvirnim podatkom. Ocenjujemo tudi vidike, ki so bolj povezani z zasebnostjo, kar pogosto uporabljajo notranji revizorji.
Preizkusite »natančna ujemanja« z enakim razmerjem ujemanja (IMR)
Dokaz, da razmerje zapisov sintetičnih podatkov, ki se ujemajo z dejanskim zapisom iz izvirnih podatkov, ni bistveno večje od razmerja, ki ga lahko pričakujemo pri analizi podatkov o vlaku.
Test na "Podobne tekme" z zapisom razdalje do najbližjega (DCR)
Dokaz, da normalizirana razdalja za zapise sintetičnih podatkov do njihovega najbližjega dejanskega zapisa znotraj izvirnih podatkov ni bistveno bližja od razdalje, ki jo lahko pričakujemo pri analizi podatkov o vlaku.
Test na "Outliers" z Razmerje razdalje najbližjega soseda (NNDR)
Dokaz, da razmerje razdalje med najbližjim in drugim najbližjim sintetičnim zapisom ter njunim najbližjim zapisom v izvirnih podatkih ni bistveno bližje od razmerja, ki ga je pričakovati za podatke o vlaku.
To je samo posnetek, ki povzema bistvo našega sintetičnega raziskovanja kakovosti podatkov in poročila o zagotavljanju kakovosti. Ponuja niansirano razumevanje porazdelitev, korelacij in večvariantnih porazdelitev kot del sintetičnih podatkov, ki jih zajemajo napredne zmogljivosti motorja Syntho Engine. Več podrobnosti o našem poročilu o zagotavljanju kakovosti je na voljo na zahtevo.