Laporan jaminan kualitas Syntho
Assess dihasilkeun data sintétik on akurasi, privasi, jeung speed
Laporan jaminan kualitas bubuka
Naon laporan jaminan kualitas?
Laporan jaminan kualitas Syntho ngevaluasi data sintétik anu dihasilkeun sareng nunjukkeun katepatan, privasi, sareng kagancangan data sintétik dibandingkeun sareng data asli.
Naha urang nyadiakeun laporan jaminan kualitas pikeun unggal set data sintétik dihasilkeun?
Di Syntho, urang ngartos pentingna data sintétik anu dipercaya sareng akurat. Éta sababna kami nyayogikeun laporan jaminan kualitas anu komprehensif pikeun unggal data sintétis dijalankeun. Laporan kualitas kami kalebet rupa-rupa métrik sapertos distribusi, korelasi, distribusi multivariat, métrik privasi, sareng seueur deui. Ku cara ieu, anjeun tiasa sacara gampil meunteun yén data sintétik anu kami nyayogikeun nyaéta kualitas anu paling luhur sareng tiasa dianggo kalayan tingkat akurasi sareng reliabilitas anu sami sareng data asli anjeun.
Naon anu urang evaluasi dina laporan jaminan kualitas urang?
- katalitian
- kalaluasaan
- kagancangan
Métrik akurasi data sintétik
Candak sawangan: bagian ieu ngagambarkeun sorotan tina laporan kualitas data sintétik urang. Penilaian kami nguji data sintétik dibandingkeun sareng data nyata dina sababaraha dimensi.
Sebaran
Distribusi Data Sintétik dibandingkeun sareng data nyata
Distribusi ngagambarkeun frékuénsi variabel dina kategori atawa nilai dibikeun tur akurat direbut ku Syntho Engine.
Korélasi
Korélasi Data Sintétis dibandingkeun jeung data nyata
Korélasi némbongkeun hubungan antara variabel, ngagambarkeun darajat nu variabel patali. The Syntho Engine akurat ngarebut hubungan ieu.
Multivariat
Distribusi Multivariate Data Sintétik dibandingkeun sareng data nyata
Distribusi multivariat sareng korélasi multivariat nyandak urang saluareun dimensi tunggal, nyayogikeun pandangan anu komprehensif ngeunaan kumaha hubungan sababaraha variabel. Mesin Syntho ngarebut hubungan ieu.
Ulah anjeun mibanda patalékan?
Ngobrol jeung salah sahiji ahli urang
Métrik privasi data sintétik
Naha métrik privasi data sintétik relevan?
Generasi data sintétik rumit sareng pitfalls aya sareng kedah dikontrol. Kalayan algoritma AI, overfitting mangrupikeun résiko sareng ieu ogé kasus pikeun ngahasilkeun data sintétik sareng AI. Lantaran kitu, urang kedah ngontrol résiko overfitting nalika ngahasilkeun data sintétis. Résiko overfitting dikawasa pikeun dina Syntho Engine. Salian ti éta, laporan Syntho Quality Assurance (QA) ngamungkinkeun organisasi pikeun nunjukkeun yén data sintétik henteu pas kana data asli. Urang ogé ngira-ngira ngeunaan aspék anu aya hubunganana sareng privasi, anu sering dianggo ku auditor internal.
Nguji dina patandingan pasti
Uji "Pacocokan Pasti" sareng Rasio Pertandingan Idéntik (IMR)
Demonstrasi yén rasio rékaman data sintétik anu cocog sareng rékaman nyata tina data asli henteu langkung ageung tibatan rasio anu tiasa dipiharep nalika nganalisis data karéta.
Tés dina patandingan Sarupa
Test on "Pertandingan anu sami" kalayan Jarak ka Rékam Pangdeukeutna (DCR)
Demonstrasi yén jarak dinormalisasi pikeun rékaman data sintétik kana catetan sabenerna pangcaketna maranéhanana dina data aslina teu nyata ngadeukeutan ti jarak anu bisa diperkirakeun nalika analisa data karéta.
Test on Outliers
Test on "Outliers" kalawan Rasio Jarak Tatanggi Pangdeukeutna (NNDR)
Demonstrasi yén rasio jarak antara catetan sintétik pangdeukeutna sareng kadua pangcaketna kana catetan pangdeukeutna dina data aslina henteu langkung caket tibatan rasio anu diperkirakeun pikeun data karéta.
Ménta laporan jaminan kualitas
Ieu ngan ukur snapshot anu nyimpulkeun hakekat eksplorasi kualitas data sintétik sareng laporan jaminan kualitas. Éta nawiskeun pamahaman anu bernuansa ngeunaan distribusi, korelasi, sareng distribusi multivariat salaku bagian tina data sintétik anu dicandak ku kamampuan canggih tina Syntho Engine. Langkung rinci ngeunaan laporan jaminan kualitas kami sayogi upami dipénta.
Nyuhunkeun Dokuméntasi Pamaké Syntho!
- Ngamimitian
- Panyebaran sareng panyambungna
- panganteur pamaké
- Fitur
- Peran pangguna sareng dukungan