Kako povečati AI in obravnavati zasebnost podatkov s sintetičnimi podatki?
Zakaj se pridružiti spletnemu seminarju?
Raziščite rešitev za tipične izzive pri uresničevanju podatkovno vodenih inovacij
Razumeti, zakaj klasične tehnike anonimizacije ne ponujajo anonimnih podatkov
Spoznajte sintetične podatke in razumejte, kako se ta tehnika razlikuje
Raziščite dodano vrednost sintetičnih podatkov, študije primerov in najboljše prakse
Raziščite, kako bi lahko sprejeli sintetične podatke
Pripravite svoja vprašanja za panelna vprašanja s strokovnjaki.
Doron Reuter (ING) se bo pogovarjal o tem, kako povečati umetno inteligenco v organizacijah, ter o svojih izkušnjah s praksami analize podatkov in usklajevanjem s korporativnimi strategijami.
Wim Kees Janssen (Syntho) bo predstavil, kako se spoprijeti z vprašanji zasebnosti podatkov, in prikazal primer uporabe v finančni industriji. Izpostavil bo preizkušene metode, kako rešiti izzive zasebnosti podatkov s sintetičnimi podatki.
Podatki so sintetični, naša ekipa pa je resnična!
Obrnite se na Syntho in eden od naših strokovnjakov bo stopil v stik z vami s svetlobno hitrostjo in raziskal vrednost sintetičnih podatkov!