Тут ви можете знайти наш прес-пакет Syntho та всю необхідну інформацію про компанію та її команду. Не соромтеся Зв'яжіться з нами для питань або для організації співбесіди.

Вступ

Про Syntho

Syntho, заснований у 2020 році, є амстердамським стартапом, який робить революцію в технологічній індустрії за допомогою синтетичних даних, створених ШІ. Як провідний постачальник програмного забезпечення для синтетичних даних, місія Syntho полягає в тому, щоб надати компаніям у всьому світі можливість генерувати та використовувати високоякісні синтетичні дані в масштабах. Завдяки нашим інноваційним рішенням ми прискорюємо революцію даних, розблоковуючи конфіденційні дані та значно скорочуючи час, необхідний для отримання відповідних (конфіденційних) даних. Таким чином, ми прагнемо сприяти економіці відкритих даних, де інформація може вільно ділитися та використовуватися без компромісів з конфіденційністю.

Що ми робимо: масштабні синтетичні дані, створені ШІ

Syntho, через його Двигун Syntho, є провідним постачальником програмного забезпечення для синтетичних даних і прагне дати можливість компаніям у всьому світі генерувати та використовувати високоякісні синтетичні дані в масштабах. Роблячи конфіденційні дані більш доступними та швидшими, Syntho дозволяє організаціям прискорити впровадження інновацій, що керуються даними. Відповідно, Syntho є переможцем престижної Philips Нагорода за інновації, ЮНЕСКО Виклик на ВіватТех і внесено до списку Generative AI стартап «для перегляду». NVIDIA. Отже, навіщо використовувати реальні дані, коли можна використати синтетичні?

Завантажте наші логотипи

Засновники Syntho

Марін Вонк

Марін має досвід роботи в галузі обчислювальної науки, промислового машинобудування та фінансів, а також працював консультантом у галузі кібербезпеки та аналізу даних.

Вім Кіс Янсен

Вім Кіз має досвід роботи в галузі економіки, фінансів та інвестицій та має досвід розробки продуктів (включаючи програмне забезпечення) та стратегії.

Саймон Браувер

Саймон має освіту штучного інтелекту та має досвід машинного навчання. Як дослідник даних він працював з великими обсягами даних у різних компаніях.

Фотографії команди Syntho

Деякі цікаві цифри та посилання

Конфіденційність даних – ключовий фактор успіху бізнесу

0 %

Більше витрат на дотримання вимог для компаній, які відсутність захисту конфіденційності

0 %

Більше прибутків для компаній, які заробляють і підтримувати цифрову довіру з клієнтами

0 %

Збільшення співпраці в галузі очікується з використання інструментів конфіденційності

0 %

Of населення буде мати дані правила конфіденційності У 2023, з 10% сьогодні

0 %

Of навчальні дані для ШІ буде генерується синтетично по 2024

0 %

З клієнтів довіряють своєму страховику використовувати свої персональні дані

0 %

Дані для AI будуть розблоковані методами підвищення конфіденційності

0 %

З організацій мають зберігання персональних даних as найбільший ризик для конфіденційності

0 %

З компаній цит конфіденційність як ні. 1 бар'єр для ШІ реалізація

0 %

Of інструменти дотримання конфіденційності волі покладатися на ШІ в 2023, з 5% сьогодні

  • Прогнозує 2021: стратегії даних та аналітики для управління, масштабування та трансформації цифрового бізнесу: Gartner 2020
  • Збереження конфіденційності під час використання персональних даних для навчання AI: Gartner 2020
  • Стан конфіденційності та захисту персональних даних 2020-2022: Gartner 2020
  • 100 прогнозів даних і аналітики до 2024 року: Gartner 2020
  • Класні постачальники основних технологій штучного інтелекту: Gartner 2020
  • Hype Cycle for Privacy 2020: Gartner 2020
  • 5 областей, у яких штучний інтелект підвищить готовність до конфіденційності: Gartner 2019
  • 10 найкращих стратегічних технологічних тенденцій на 2019 рік: Gartner, 2019

Переможець Philips Innovation Award 2020!

Дивіться нашу виграшну подачу синтетичних даних!

Syntho - Synthetic Data - лауреат премії Philips Innovation Award 2020

Група людей посміхається

Дані синтетичні, але наша команда справжня!

Зверніться до компанії Syntho і один з наших експертів зв’яжеться з вами зі швидкістю світла, щоб вивчити цінність синтетичних даних!