AI ilizalisha data ya majaribio, siku zijazo za agile mzunguko wa kutolewa?

Je, wewe ni shirika lenye ukuzaji wa teknolojia ya ndani? Basi pengine una mbinu kwa hatua ya kutoa vipengele vipya ili kuboresha safari yako ya wateja. Kwa kawaida, mashirika yana hatua za "DTAP":

  1. Maendeleo ya
  2. Kupima
  3. Kukubalika na
  4. Uzalishaji

Majaribio na uundaji na data ya majaribio ya ubora wa juu ni muhimu ili kutoa suluhu za programu za hali ya juu. Kutumia data halisi (ya awali au ya uzalishaji) inaonekana dhahiri, lakini hairuhusiwi katika Awamu ya Maendeleo, Majaribio na Kukubalika kutokana na kanuni za (faragha). Syntho inahakikisha kuwa una mbadala bora zaidi kama data ya majaribio ili uweze kutoa masuluhisho ya hali ya juu:.

Data ya mtihani wa DTAP
Changamoto

Changamoto kuu katika kusahihisha data yako ya jaribio:

"Suluhu" mbadala huleta changamoto kuu katika kusahihisha data yako ya jaribio:

Suluhisho letu

Unda pacha dijitali ukitumia AI

Data syntetisk kizazi pacha

Tunaiga data yako (nyeti) asili kwa kutumia algoriti ya AI ili kutengeneza pacha ya data sintetiki. Hii hukuruhusu kujaribu na kukuza ukitumia pacha ya data ya jaribio la syntetisk iliyozalishwa na AI ili kutoa suluhu za hali ya juu na:

thamani Business

Jaribu na ukuze na data ya kiwango cha pili ili utoe suluhisho za hali ya juu za programu!

Data ya jaribio la DTAP iliyo na ai iliyozalisha pacha ya data ya sintetiki

kundi la watu wakitabasamu

Data ni ya syntetisk, lakini timu yetu ni halisi!

Wasiliana na Syntho na mmoja wa wataalam wetu atawasiliana na wewe kwa kasi ya mwangaza ili kuchunguza thamani ya data ya sintetiki!