Worksuite 如何在篩選過程中使用合成數據
工作間 是頂級數據科學和 AI 自由職業者（500 多名）的獨家網絡。 我們通過在項目前和項目期間指導自由職業者，將專家和公司聚集在我們的平台上。 我們將此稱為數據科學和人工智能即服務。
篩選過程中合成數據的附加值
Worksuite 平台上的自由職業者要經過篩選過程。 此過程圍繞個人資料屏幕、視頻通話和數據科學挑戰而設計。 這些挑戰是針對 NLP、圖像識別、時間序列預測、分類和回歸等領域而構建的。 對於最後兩個，申請人會收到一個訓練和測試數據集，其中測試數據集沒有標記。 然後申請人實施他們的解決方案並從隨附的測試數據集中返回預測的標籤。 數據集必須是專有的或無法在線找到。 因為在任何一種情況下，欺詐的可能性都會很大。
工作室 x Syntho
因此，Worksuite 與 Syntho 合作，將經典機器學習（結構化）數據集匿名化，以構建無欺詐的分類和回歸挑戰。 通過使用 Syntho Engine 對數據集進行匿名化，我們可以利用機器學習研究數據集的有趣特性，而不會打開欺詐的可能性。
