Udhëzues për gjenerimin e të dhënave sintetike: Përkufizimi, Llojet dhe Aplikacionet
Nuk është sekret që bizneset përballen me sfida në marrjen dhe ndarjen e të dhënave me cilësi të lartë. Gjenerimi i të dhënave sintetike është një zgjidhje praktike që ndihmon në prodhimin e grupeve të të dhënave artificiale të mëdha dhe të dhënave të testimit me cilësi të lartë pa rreziqe privatësie ose burokraci.
Të dhënat sintetike mund të krijohen duke përdorur metoda të ndryshme, duke ofruar aplikacione të ndryshme. Kur vlerësohen siç duhet, grupet e të dhënave sintetike të krijuara duke përdorur algoritme të avancuara ndihmojnë organizatat të përshpejtojnë analitikën, kërkimin dhe testimin e tyre. Pra, le të hedhim një vështrim më të afërt.
Ky artikull ju prezanton me të dhënat sintetike, duke përfshirë llojet kryesore, ndryshimet nga grupet e të dhënave të anonimizuara dhe nuancat rregullatore. Do të mësoni se si të dhënat e krijuara artificialisht zgjidhin problemet kritike të të dhënave dhe minimizojnë rreziqe të caktuara. Ne do të diskutojmë gjithashtu aplikimet e tij nëpër industri, shoqëruar me shembuj nga studimet tona të rasteve.
Përmbajtje
Të dhënat sintetike: përkufizimi dhe statistikat e tregut
Të dhëna sintetike është informacion i krijuar artificialisht pa përmbajtje konfidenciale dhe shërben si një alternativë ndaj grupeve reale të të dhënave. Shkencëtarët e të dhënave shpesh thërrasin Të dhëna sintetike të krijuara nga AI një binjak i të dhënave sintetike për shkak të saktësisë së lartë statistikore në imitimin e të dhënave reale.
Të dhënat artificiale krijohen duke përdorur algoritme dhe simulime të inteligjencës artificiale (AI) që ruajnë modelet dhe korrelacionet e të dhënave origjinale. Këto të dhëna mund të përfshijnë tekst, tabela dhe fotografi. Algoritmet zëvendësojnë informacionin personalisht të identifikueshëm (PII) me të dhëna tallëse.
Parashikimet e Kërkimit të Grand View që tregu për gjenerimi i të dhënave sintetike me AI gjeneruese do të rritet nga 1.63 miliardë dollarë në 2022 në rreth 13.5 miliardë dollarë deri në vitin 2030 me një CAGR prej 35%. Sipas Gartner, 60% e të dhënave të përdorura për AI në 2024 do të jenë sintetike — kjo është 60 herë më shumë se në vitin 2021.
Platformat e të dhënave sintetike janë gjithashtu në rritje. Tregu Stateville pret tregu global i platformës së të dhënave sintetike do të rritet nga 218 milionë dollarë në 2022 në 3.7 miliardë dollarë deri në vitin 2033.
Pse të dhënat artificiale janë në rritje? Një faktor shtytës është liria nga mbikëqyrja rregullatore.
A rregullojnë ligjet e privatësisë të dhënat sintetike të krijuara nga AI?
Shumë SHBA dhe BE siguria dhe privatësia e të dhënave rregulloret zbatohen për të dhënat personale të identifikueshme.
Por këto rregulla nuk vlejnë për të dhëna sintetike — të dhënat sintetike trajtohen në mënyrë të ngjashme me të dhëna anonime. Ato formojnë të ashtuquajturën “bërthamë” të rregullave të tjera ligjore.
Për shembull, Recitali 26 i GDPR thotë se rregullat e mbrojtjes së privatësisë zbatohen vetëm për të dhënat që kanë të bëjnë me një person të identifikueshëm. Nëse të dhënat tuaja sintetike krijohen të tilla që nuk mund të gjurmohen tek individët e identifikueshëm, ato përjashtohen nga mbikëqyrja rregullatore. Mënjanë mbikëqyrjen rregullatore, ka pengesa të tjera për përdorimin e të dhënave reale që i shtyjnë bizneset të gjenerojnë të dhëna sintetike.
Sfidat kryesore të përdorimit të të dhënave reale
Shumë kompani e kanë të vështirë të gjejnë dhe përdorin të dhëna përkatëse me cilësi të lartë, veçanërisht në sasi të mjaftueshme për trajnimin e algoritmit të AI. Edhe kur ata e gjejnë atë, ndarja ose përdorimi i grupeve të të dhënave mund të jetë sfidues për shkak të rreziqeve të privatësisë dhe çështjeve të përputhshmërisë. Ky seksion përshkruan çelësin sfidon të dhënat sintetike mund të zgjidhë.
Rreziqet e privatësisë pengojnë përdorimin dhe ndarjen e të dhënave
Rregulloret për sigurinë dhe privatësinë e të dhënave, të tilla si GDPR dhe HIPAA, paraqesin pengesa burokratike për ndarjen dhe përdorimin e të dhënave. Në industri si kujdesi shëndetësor, edhe ndarja e PII midis departamenteve brenda së njëjtës organizatë mund të marrë kohë për shkak të kontrolleve të qeverisjes. Shkëmbimi i të dhënave me subjektet e jashtme është edhe më sfidues dhe mbart më shumë rreziqe sigurie.
Hulumtim nga Pasuritë e biznesit të pasurisë identifikon rreziqet në rritje të privatësisë si një katalizator kryesor për adoptimin e praktikave të të dhënave sintetike. Sa më shumë të dhëna të ruani, aq më shumë rrezikoni të rrezikoni privatësinë. Sipas Raporti i Kostos së Sigurisë së IBM 2023 të një shkeljeje të të dhënave, kostoja mesatare e shkeljes së të dhënave në SHBA ishte 9.48 milionë dollarë. Në mbarë botën, kostoja mesatare ishte 4.45 milionë dollarë; kompanitë me më pak se 500 punëtorë humbasin 3.31 milionë dollarë për shkelje. Dhe kjo nuk përbën dëm të reputacionit.
Vështirësi në gjetjen e të dhënave me cilësi të lartë
Një studim i vitit 2022 nga 500 profesionistë të të dhënave zbuluan se 77% e inxhinierëve, analistëve dhe shkencëtarëve të të dhënave përballeshin me probleme të cilësisë së të dhënave. Sipas raportit, cilësia e të dhënave pengon performancën financiare dhe produktivitetin e një kompanie dhe e bën të vështirë arritjen e një pamje tërësore të shërbimeve të saj.
Kompanive mund të mungojnë të dhëna të mjaftueshme nga demografia specifike për të trajnuar siç duhet modelet e tyre të mësimit të makinerive (ML). Dhe grupet e të dhënave shpesh përmbajnë mospërputhje, pasaktësi dhe vlera që mungojnë. Nëse stërvitni platformat tuaja të AI me modele të të nxënit të makinës mbi të dhënat me cilësi të ulët që nuk kanë diversitet demografik, do të bëjë parashikime të pasakta dhe të njëanshme. Në mënyrë të ngjashme, si gjenerimi i të dhënave të anonimizuara, algoritmet e parafinuar mund të prodhojnë grupe të dhënash artificiale jo të besueshme që ndikojnë në rezultatin e analizës së të dhënave.
Kryerja e mostrave me të dhëna sintetike mund të përmirësojë cilësinë e të dhënave duke adresuar çekuilibrat në grupet e të dhënave. Kjo siguron që klasat e nënpërfaqësuara të marrin përfaqësim më proporcional dhe redukton paragjykimet. Një grup të dhënash më të fuqishme dhe përfaqësuese jep rezultate të përmirësuara të analizës dhe trajnime të modeleve.
Papajtueshmëritë e grupit të të dhënave
Grupet e të dhënave me burime të ndryshme ose brenda bazave të të dhënave me shumë tabela mund të sjellin papajtueshmëri, duke krijuar kompleksitet në përpunimin dhe analizën e të dhënave dhe duke penguar inovacionin.
Për shembull, grumbullimi i të dhënave në kujdesin shëndetësor përfshin të dhënat elektronike të shëndetit (EHR), pajisjet e veshura, softuerin e pronarit dhe mjetet e palëve të treta. Çdo burim mund të përdorë formate të veçanta të të dhënave dhe sisteme informacioni, duke çuar në pabarazi në formatet, strukturat ose njësitë e të dhënave gjatë integrimit. Përdorimi i të dhënave sintetike mund të adresojë këtë sfidë, duke siguruar përputhshmëri dhe duke e lejuar atë gjenerojnë të dhëna në formatin e dëshiruar.
Anonimizimi është i pamjaftueshëm
Teknikat e anonimizimit nuk janë të mjaftueshme për të kapërcyer rreziqet e privatësisë ose problemet e cilësisë së të dhënave. Për më tepër, maskimi ose heqja e identifikuesve mund të heqë detajet e nevojshme për analiza të thella në grupe të dhënash të mëdha.
Përveç kësaj, të dhënat e anonimizuara mund të riidentifikohen dhe të gjurmohen tek individët. Aktorët keqdashës mund të përdorin analitikë të avancuar për të zbuluar modele të bazuara në kohë që rrezikojnë anonimitetin e të dhënave në dukje të çidentifikuara. Të dhënat sintetike janë superiore ndaj të dhënave anonime në këtë drejtim.
Ndryshe nga anonimizim, të dhëna sintetike nuk ndryshon grupet ekzistuese të të dhënave, por gjeneron të dhëna të reja që i ngjajnë karakteristikave dhe strukturës së te dhena te paperpunuara, duke ruajtur dobinë e tij. Është një grup të dhënash tërësisht i ri që nuk përmban asnjë informacion personalisht të identifikueshëm.
Por është më e nuancuar se kaq. Ka disa lloje të metodat e gjenerimit të të dhënave sintetike.
Llojet e gjenerimit të të dhënave sintetike
Krijimi i të dhënave sintetike proceset ndryshojnë në bazë të llojit të të dhënave të kërkuara. Llojet e të dhënave sintetike përfshijnë të dhëna plotësisht të gjeneruara nga AI, të bazuara në rregulla dhe të dhëna tallëse – secila plotëson një nevojë të ndryshme.
Të dhëna sintetike të gjeneruara plotësisht nga AI
Ky lloj i të dhëna sintetike është ndërtuar nga e para duke përdorur algoritme ML. Të modeli i të mësuarit makinerik trenat në të dhënat aktuale për të mësuar rreth strukturës, modeleve dhe marrëdhënieve të të dhënave. AI gjeneruese më pas përdor këtë njohuri për të gjeneruar të dhëna të reja që ngjajnë shumë me vetitë statistikore të origjinalit (përsëri, duke e bërë atë të paidentifikueshëm).
Ky lloj i të dhëna plotësisht sintetike është i dobishëm për trajnimin e modelit të AI dhe është mjaft i mirë për t'u përdorur sikur të ishin të dhëna reale. Është veçanërisht e dobishme kur nuk mund të ndani të dhënat tuaja për shkak të marrëveshjeve kontraktuale të privatësisë. Megjithatë, për të gjeneruar të dhëna sintetike, ju nevojitet një sasi e konsiderueshme e të dhënave origjinale si pikënisje modeli i të mësuarit makinerik trajnimit.
Të dhëna sintetike sintetike
kjo të dhëna sintetike lloji i referohet të dhënave të krijuara artificialisht që imitojnë strukturën dhe formatin e të dhënave reale, por nuk pasqyrojnë domosdoshmërisht informacionin aktual. Ai i ndihmon zhvilluesit të sigurojnë që aplikacionet e tyre mund të trajtojnë inpute dhe skenarë të ndryshëm pa përdorur origjinale, private ose të dhënat e ndjeshme dhe, më e rëndësishmja, pa u mbështetur në të dhënat e botës reale. Kjo praktikë është thelbësore për testimin e funksionalitetit dhe rafinimin e aplikacioneve softuerike në një mënyrë të kontrolluar dhe të sigurt.
Kur ta përdorni: Për të zëvendësuar identifikuesit e drejtpërdrejtë (PII) ose kur aktualisht ju mungojnë të dhënat dhe preferoni të mos investoni kohë dhe energji në përcaktimin e rregullave. Zhvilluesit zakonisht përdorin të dhëna tallëse për të vlerësuar funksionalitetin dhe pamjen e aplikacioneve gjatë fazave të hershme të zhvillimit, duke i lejuar ata të identifikojnë çështjet e mundshme ose të metat e dizajnit.
Edhe pse të dhënave simuluese u mungon autenticiteti i informacionit të botës reale, ato mbeten një mjet i vlefshëm për të siguruar funksionimin e duhur të sistemeve dhe paraqitjen vizuale përpara integrimit aktual të të dhënave.
Shënim: Të dhënat sintetike të tallura shpesh referohen si 'të dhëna të rreme,' edhe pse ne nuk rekomandojmë përdorimin e këtyre termave në mënyrë të ndërsjellë pasi ato mund të ndryshojnë në konotacione.
Të dhëna sintetike të bazuara në rregulla
Të dhëna sintetike të bazuara në rregulla është një mjet i dobishëm për gjenerimin e grupeve të të dhënave të personalizuara bazuar në rregulla, kufizime dhe logjikë të paracaktuara. Kjo metodë ofron fleksibilitet duke i lejuar përdoruesit të konfigurojnë daljen e të dhënave sipas nevojave specifike të biznesit, duke rregulluar parametra të tillë si vlerat minimale, maksimale dhe mesatare. Ndryshe nga të dhënat e gjeneruara plotësisht nga AI, të cilave u mungon personalizimi, të dhënat sintetike të bazuara në rregulla ofrojnë një zgjidhje të përshtatur për përmbushjen e kërkesave të veçanta operacionale. Kjo procesi i gjenerimit të të dhënave sintetike rezulton veçanërisht i dobishëm në testim, zhvillim dhe analitikë, ku gjenerimi i saktë dhe i kontrolluar i të dhënave është thelbësor.
Çdo metodë e gjenerimit të të dhënave sintetike ka aplikime të ndryshme. Platforma e Syntho shquhet duke krijuar binjakë të të dhënave sintetike me pak ose aspak përpjekje nga ana juaj. Ju jeni të saktë statistikisht, të dhëna sintetike me cilësi të lartë për nevojat tuaja që është pa shpenzime të përgjithshme të pajtueshmërisë.
Të dhëna sintetike tabelare
Termi të dhëna sintetike tabelare i referohet krijimi i të dhënave artificiale nënbashkësi që imitojnë strukturën dhe vetitë statistikore të botës reale të dhëna tabelore, të tilla si të dhënat e ruajtura në tabela ose tabela. Kjo të dhëna sintetike është krijuar duke përdorur algoritmet e gjenerimit të të dhënave sintetike dhe teknikat e dizajnuara për të përsëritur karakteristikat e të dhënat burimore duke siguruar që konfidenciale ose të dhënat e ndjeshme nuk zbulohet.
Teknikat për të gjeneruar tabelare të dhëna sintetike zakonisht përfshijnë modelimin statistikor, modele të të nxënit të makinës, ose modele gjeneruese të tilla si rrjetet kundërshtare gjeneruese (GANs) dhe autoencoders variacionale (VAE). Këto mjetet e gjenerimit të të dhënave sintetike analizoni modelet, shpërndarjet dhe korrelacionet e pranishme në të dhëna reale dhe më pas gjenerojnë të reja pikat e të dhënave Që ngjajnë shumë me të dhënat reale por nuk përmbajnë asnjë informacion real.
Tabela tipike rastet e përdorimit të të dhënave sintetike përfshijnë adresimin e shqetësimeve të privatësisë, rritjen e disponueshmërisë së të dhënave dhe lehtësimin e kërkimit dhe inovacionit në aplikacionet e drejtuara nga të dhënat. Megjithatë, është thelbësore të sigurohet që të dhëna sintetike kap me saktësi modelet dhe shpërndarjet themelore të të dhënave origjinale për të ruajtur dobia e të dhënave dhe vlefshmërinë për detyrat e poshtme.
Aplikacionet më të njohura të të dhënave sintetike
Të dhënat e krijuara artificialisht hapin mundësi inovacioni për kujdesin shëndetësor, shitjen me pakicë, prodhimin, financat dhe industri të tjera. Primar përdorin rastet përfshijnë grumbullimin e të dhënave, analitikën, testimin dhe ndarjen.
Ngritja e mostrave për të përmirësuar grupet e të dhënave
Upsampling nënkupton gjenerimin e grupeve të të dhënave më të mëdha nga ato më të vogla për shkallëzim dhe diversifikim. Kjo metodë zbatohet kur të dhënat reale janë të pakta, të pabalancuara ose të paplota.
Shqyrtoni disa shembuj. Për institucionet financiare, zhvilluesit mund të përmirësojnë saktësinë e modeleve të zbulimit të mashtrimit duke zgjedhur vëzhgime të rralla dhe modele aktiviteti në të dhënat financiare. Në mënyrë të ngjashme, një agjenci marketingu mund të marrë mostra për të shtuar të dhënat në lidhje me grupet e nënpërfaqësuara, duke rritur saktësinë e segmentimit.
Analitikë e avancuar me të dhëna të krijuara nga AI
Kompanitë mund të përdorin të dhëna sintetike me cilësi të lartë të gjeneruara nga AI për modelimin e të dhënave, analitikën e biznesit dhe kërkimin klinik. Sintetizimi i të dhënave provon të jetë një alternativë e zbatueshme kur blerja e grupeve të të dhënave reale është ose shumë e shtrenjtë ose kërkon kohë.
Të dhëna sintetike fuqizon studiuesit të kryejnë analiza të thella pa cenuar konfidencialitetin e pacientit. Shkencëtarët e të dhënave dhe studiuesit fitojnë akses në të dhënat e pacientëve, informacion rreth kushteve klinike dhe detajet e trajtimit, duke marrë njohuri që do të kërkonin shumë më shumë kohë me të dhënat reale. Për më tepër, prodhuesit mund të ndajnë lirisht të dhëna me furnitorët, duke përfshirë GPS të manipuluar dhe të dhëna vendndodhjeje për të krijuar algoritme për testimin e performancës ose për të përmirësuar mirëmbajtjen parashikuese.
Megjithatë, vlerësimi i të dhënave sintetike është kritike. Prodhimi i Syntho Engine vërtetohet nga një ekip i brendshëm i sigurimit të cilësisë dhe ekspertë të jashtëm nga Instituti SAS. Në një studim të modelimit parashikues, ne trajnuam katër modele të të nxënit të makinës mbi të dhëna reale, anonime dhe sintetike. Rezultatet treguan se modelet e trajnuara në grupet tona të të dhënave sintetike kishin të njëjtin nivel saktësie si ato të trajnuara në grupe të dhënash reale, ndërsa të dhënat anonime reduktuan dobinë e modeleve.
Ndarja e të dhënave të jashtme dhe të brendshme
Të dhënat sintetike thjeshtojnë ndarjen e të dhënave brenda dhe ndërmjet organizatave. Ti mundesh përdorni të dhëna sintetike në shkëmbejnë informacione pa rrezikuar shkelje të privatësisë ose mospërputhje rregullatore. Përfitimet e të dhënave sintetike përfshijnë rezultate të përshpejtuara të kërkimit dhe bashkëpunim më efektiv.
Kompanitë e shitjes me pakicë mund të ndajnë njohuri me furnitorët ose shpërndarësit duke përdorur të dhëna sintetike që pasqyrojnë sjelljen e klientit, nivelet e inventarit ose metrika të tjera kryesore. Megjithatë, për të siguruar nivelin më të lartë të intimitetin e të dhënave, të dhënat e ndjeshme të klientëve dhe sekretet e korporatës mbahen konfidenciale.
Syntho fitoi Hackathon Global SAS 2023 për aftësinë tonë për të gjeneruar dhe ndarë atë dhëna të sakta sintetike në mënyrë efektive dhe pa rrezik. Ne sintetizuam të dhënat e pacientëve për spitale të shumta me popullata të ndryshme pacientësh për të demonstruar efikasitetin e modeleve parashikuese. Përdorimi i grupeve të të dhënave të kombinuara sintetike u tregua po aq i saktë sa përdorimi i të dhënave reale.
Të dhënat e provës sintetike
Të dhënat e testit sintetik janë të dhëna të krijuara artificialisht të krijuara për të simuluar testimi i të dhënave mjedise për zhvillimin e softuerit. Përveç reduktimit të rreziqeve të privatësisë, të dhënat e testit sintetik u mundësojnë zhvilluesve të vlerësojnë me rigorozitet performancën, sigurinë dhe funksionalitetin e aplikacioneve në një sërë skenarësh të mundshëm pa ndikuar në sistemin real.
Bashkëpunimi ynë me një nga bankat më të mëdha holandeze Tregon përfitimet e të dhënave sintetike për testimin e softuerit. Testimi i gjenerimit të të dhënave me Syntho Engine rezultoi në grupe të dhënash të ngjashme me prodhimin që ndihmuan bankën të përshpejtonte zhvillimin e softuerit dhe zbulimin e gabimeve, duke çuar në lëshime më të shpejta dhe më të sigurta të softuerit.
Teknikat për të gjeneruar tabelare të dhëna sintetike zakonisht përfshijnë modelimin statistikor, modele të të nxënit të makinës, ose modele gjeneruese të tilla si rrjetet kundërshtare gjeneruese (GANs) dhe autoencoders variacionale (VAE). Këto mjetet e gjenerimit të të dhënave sintetike analizoni modelet, shpërndarjet dhe korrelacionet e pranishme në të dhëna reale dhe më pas gjenerojnë të reja pikat e të dhënave Që ngjajnë shumë me të dhënat reale por nuk përmbajnë asnjë informacion real.
Tabela tipike rastet e përdorimit të të dhënave sintetike përfshijnë adresimin e shqetësimeve të privatësisë, rritjen e disponueshmërisë së të dhënave dhe lehtësimin e kërkimit dhe inovacionit në aplikacionet e drejtuara nga të dhënat. Megjithatë, është thelbësore të sigurohet që të dhëna sintetike kap me saktësi modelet dhe shpërndarjet themelore të të dhënave origjinale për të ruajtur dobia e të dhënave dhe vlefshmërinë për detyrat e poshtme.
Platforma e gjenerimit të të dhënave sintetike të Syntho
Syntho ofron një platformë inteligjente të gjenerimit të të dhënave sintetike, duke fuqizuar organizatat që të transformojnë në mënyrë inteligjente të dhënat në një avantazh konkurrues. Duke ofruar të gjitha metodat e gjenerimit të të dhënave sintetike në një platformë, Syntho ofron një zgjidhje gjithëpërfshirëse për organizatat që synojnë të përdorin të dhëna që mbulojnë:
- Të dhëna sintetike të krijuara nga AI i cili imiton modelet statistikore të të dhënave origjinale në të dhënat sintetike me fuqinë e inteligjencës artificiale.
- Deidentifikimi i zgjuar te mbrosh të dhënat e ndjeshme duke hequr ose modifikuar informacionin personal të identifikueshëm (PII).
- Test data management që mundëson krijimin, mirëmbajtjen dhe kontrollin e të dhënave përfaqësuese të testit për mjediset joprodhuese.
Platformat tona integrohen në çdo mjedis cloud ose në ambiente. Për më tepër, ne kujdesemi për planifikimin dhe vendosjen. Ekipi ynë do të trajnojë punonjësit tuaj për të përdorur Motori Syntho në mënyrë efektive dhe ne do të ofrojmë mbështetje të vazhdueshme pas vendosjes.
Mund të lexoni më shumë rreth aftësive të Syntho's të dhëna sintetike platforma e gjenerimit në Seksioni i zgjidhjeve në faqen tonë të internetit.
Çfarë është në të ardhmen për të dhënat sintetike?
Gjenerimi i të dhënave sintetike me AI gjeneruese ndihmon në krijimin dhe ndarjen e vëllimeve të larta të të dhënat përkatëse, duke anashkaluar çështjet e përputhshmërisë së formatit, kufizimet rregullatore dhe rrezikun e shkeljeve të të dhënave.
Ndryshe nga anonimizimi, gjenerimi i të dhënave sintetike lejon ruajtjen e marrëdhënieve strukturore në të dhëna. Kjo i bën të dhënat sintetike të përshtatshme për analiza të avancuara, kërkime dhe zhvillim, diversifikim dhe testim.
Përdorimi i grupeve të të dhënave sintetike do të zgjerohet vetëm nëpër industri. Kompanitë janë të gatshme për të krijoni të dhëna sintetike, duke e zgjeruar shtrirjen e saj në imazhe komplekse, përmbajtje audio dhe video. Kompanitë do të zgjerojnë përdorimin e modele të të nxënit të makinës për simulime më të avancuara dhe aplikacionet.
Dëshironi të mësoni më shumë aplikime praktike të të dhëna sintetike? Ndjehuni të lirë të caktoni një demonstrim në Faqja jonë e internetit.
Rreth Sintos
Sinto ofron një të zgjuar gjenerimi i të dhënave sintetike platformë, levave forma të shumta të dhënash sintetike dhe metodat e gjenerimit, duke fuqizuar organizatat për të transformuar në mënyrë inteligjente të dhënat në një avantazh konkurrues. Të dhënat tona sintetike të krijuara nga AI imitojnë modelet statistikore të të dhënave origjinale, duke siguruar saktësi, privatësi dhe shpejtësi, siç vlerësohet nga ekspertë të jashtëm si SAS. Me veçoritë inteligjente të çidentifikimit dhe hartimin e qëndrueshëm, informacioni i ndjeshëm mbrohet duke ruajtur integritetin e referencës. Platforma jonë mundëson krijimin, menaxhimin dhe kontrollin e të dhënave të testimit për mjedise jo-prodhuese, duke përdorur të bazuara në rregulla metodat e gjenerimit të të dhënave sintetike për skenarë të synuar. Për më tepër, përdoruesit mund gjenerojnë të dhëna sintetike në mënyrë programore dhe përftoni të dhëna reale të provës për të zhvilluar me lehtësi skenarë gjithëpërfshirës të testimit dhe zhvillimit.
Rreth Autorit
Wim Kees Janssen
CEO dhe themelues
Syntho, rritja e shkallës që po prish industrinë e të dhënave me të dhëna sintetike të gjeneruara nga AI. Wim Kees ka vërtetuar me Syntho se ai mund të zhbllokojë të dhënat e ndjeshme ndaj privatësisë për t'i bërë të dhënat më të zgjuara dhe më të shpejta të disponueshme, në mënyrë që organizatat të mund të realizojnë inovacionin e drejtuar nga të dhënat. Si rezultat, Wim Kees dhe Syntho fituan çmimin prestigjioz Philips Innovation Award, fituan hakatonin global SAS në kujdesin shëndetësor dhe shkencën e jetës dhe u zgjodhën si Scale-Up gjenerues të AI nga NVIDIA.