Beste Werkzeuge für synthetische Daten - Seite 2
Synthetische Datentools sind Plattformen, die synthetische Medien oder synthetische Datensätze wie Bilder, Texte oder strukturierte Daten basierend auf Originaldaten für Tests, Modelltraining und Simulation erzeugen. Sie ermöglichen es den Nutzern, künstliche Daten von Grund auf zu erstellen, die datenschutzsensible Informationen schützen und gleichzeitig die mathematischen Eigenschaften und Beziehungen des ursprünglichen Datensatzes beibehalten.
Synthetische Datenplattformen werden hauptsächlich von Datenwissenschaftlern, maschinellen Lerningenieuren und Forschern in Bereichen wie Technologie, Gesundheitswesen und Finanzen genutzt. Sie helfen Unternehmen, schnell Datensätze für Tests, maschinelles Lernen, Datenvalidierung und mehr zu erstellen, während sie gleichzeitig den Datenschutz gewährleisten und Datenengpässe lösen. Durch die Simulation realer Situationen ermöglichen synthetische Datengenerierungstools Unternehmen und Forschern, Algorithmen zu verbessern und Innovationen voranzutreiben, ohne auf sensible oder nicht verfügbare Daten angewiesen zu sein.
Synthetische Daten können durch Methoden wie computergenerierte Bilder (CGI), generative neuronale Netzwerke (GAN) und Heuristiken erstellt werden. Es gibt zwei Arten: strukturierte Daten, die Zahlen und Werte umfassen, und unstrukturierte Daten, wie Bilder und Videos.
Der Hauptvorteil der Verwendung synthetischer Daten besteht darin, dass sie genutzt werden können, ohne die Privatsphäre zu gefährden oder Compliance-Vorgaben zu verletzen. Synthetische Daten-Software enthält auch Datenschutzmaßnahmen wie differenzielle Privatsphäre, um sicherzustellen, dass individuelle Informationen sicher bleiben. Dies erleichtert es Organisationen, Daten zu teilen, ohne die persönliche Privatsphäre zu gefährden.
Während Datenmaskierungssoftware ebenfalls private Informationen schützt, ermöglicht sie nicht die Erstellung künstlicher Daten oder die Handhabung groß angelegter Datensätze wie ein synthetischer Datengenerator. Darüber hinaus können Unternehmen, die algorithmische Verzerrungen angehen möchten, synthetische Daten verwenden, um Verzerrungen in ihren ursprünglichen Datensätzen zu reduzieren.
Um in die Kategorie der synthetischen Daten aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:
Synthetische Daten erzeugen, wie Bild- und strukturierte Daten Datenschutzsensible Daten in einen vollständig anonymen Datensatz umwandeln, während die Granularität beibehalten wird Out-of-the-box funktionieren und sicherstellen, dass das generative Modell die Daten automatisch generieren kann, ohne explizit programmiert zu werdenBeste Synthetische Datenwerkzeuge auf einen Blick
G2 ist stolz darauf, unvoreingenommene Bewertungen über userzufriedenheit in unseren Bewertungen und Berichten zu zeigen. Wir erlauben keine bezahlten Platzierungen in unseren Bewertungen, Rankings oder Berichten. Erfahren Sie mehr über unsere Bewertungsmethoden.
Ein wöchentlicher Überblick über aufstrebende Stars, neue Markteinführungen und worüber alle sprechen.
- Übersicht
- Verkäuferdetails
- Identifiziert PII (personenbezogene Informationen) und PHI (persönliche Gesundheitsinformationen) in Unternehmensdatenspeichern (RDBMS, XML, JSON) - Hilft bei der De-Identifizierung der Daten, soda
- 80% Kleinunternehmen
- 20% Unternehmen mittlerer Größe
- Übersicht
- Verkäuferdetails
Subsalt erstellt synthetische Daten, die die Ausnahmen für anonymisierte und de-identifizierte Daten in den wichtigsten Datenschutzgesetzen erfüllen, sodass wertvolle Daten mit internen Teams, Anbiete
- 60% Unternehmen mittlerer Größe
- 20% Kleinunternehmen
- Übersicht
- Vor- und Nachteile
- Verkäuferdetails
DATAMIMIC: Entfesseln Sie die Kraft der KI in der modellbasierten Testdatengenerierung und im Datenschutz. Spezialisiert auf die Erstellung und Verschleierung von Testdaten in Unternehmensqualität, mi
- 40% Kleinunternehmen
- 40% Unternehmen
9 Twitter-Follower
- Übersicht
- Verkäuferdetails
MDClone bietet eine innovative, selbstbedienbare Datenanalyseumgebung, die Erkundung, Entdeckung und Zusammenarbeit in den Gesundheitssystemen, institutionenübergreifend und weltweit ermöglicht. Die l
- 67% Kleinunternehmen
- 33% Unternehmen
299 Twitter-Follower
- Übersicht
- Verkäuferdetails
syntheticAIdata ist Ihr Partner bei der Erstellung synthetischer Daten, die es Ihnen ermöglichen, mühelos und in großem Maßstab vielfältige Datensätze zu erstellen. Die Nutzung unserer Lösung bedeutet
- 100% Kleinunternehmen
- 33% Unternehmen mittlerer Größe
- Übersicht
- Vor- und Nachteile
- Verkäuferdetails
BENERATOR ist eine führende Lösung zur Generierung synthetischer Daten, Anonymisierung und Verschleierung von Produktionsdaten, die einen modellgesteuerten Ansatz für die sichere, DSGVO-konforme Nutzu
- 100% Kleinunternehmen
9 Twitter-Follower
- Übersicht
- Verkäuferdetails
Datenmaskierung und Generierung synthetischer Daten konsistent über alle unterstützten Datenbanken oder Systeme: Oracle, DB2, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, MySQL, MariaDB und viele mehr.
- 50% Kleinunternehmen
- 33% Unternehmen mittlerer Größe
168 Twitter-Follower
- Übersicht
- Vor- und Nachteile
- Verkäuferdetails
Unternehmen auf der ganzen Welt wählen Perforce Delphix, um konforme Daten für DevOps zu automatisieren. Die Delphix DevOps Data Platform bietet integriertes Datenmaskieren und Virtualisierung, um kon
- 55% Unternehmen
- 36% Unternehmen mittlerer Größe
5,092 Twitter-Follower
- Übersicht
- Verkäuferdetails
Eine unternehmensbereite Plattform zur Generierung von datenschutzfreundlichen synthetischen Daten aus strukturierten Datentypen. ✅ Hoher Nutzen und Datenschutzgarantien ✅ Verwenden Sie die synthe
- 75% Kleinunternehmen
- 25% Unternehmen mittlerer Größe
- Übersicht
- Verkäuferdetails
TestINT (testINT.ai) Was ist TestINT? TestINT ist eine „Datenaugmentierungs- und Testplattform“, die Systeme, die „Deep Learning“-Techniken nutzen, zuverlässiger macht. TestINT bietet eine kompakt
- 50% Kleinunternehmen
- 50% Unternehmen
- Übersicht
- Verkäuferdetails
Die von ANYVERSE erstellten computergenerierten Datensätze bieten die Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und fotorealistische visuelle Genauigkeit, die von Machine-Learning- und Wahrnehmungsteams benötig
- 100% Unternehmen mittlerer Größe
147 Twitter-Follower
- Übersicht
- Vor- und Nachteile
- Verkäuferdetails
CVEDIA entwickelt robuste und widerstandsfähige Computer-Vision-Algorithmen unter Verwendung synthetischer Daten. Unsere synthetischen Algorithmen werden in 2-4 Wochen für Szenarien entwickelt, in den
- 100% Unternehmen mittlerer Größe
- Übersicht
- Verkäuferdetails
DataGen erstellt simulierte Datenlösungen, die skalierbar, vorurteilsfrei und automatisch annotiert sind. Wir verwenden hyper-fotorealistische Bilder und Algorithmen, um Datensätze mit hoher Varianz z
- 50% Unternehmen
- 50% Unternehmen mittlerer Größe
- Übersicht
- Verkäuferdetails
Um eine bessere Entwicklung der Computer Vision zu ermöglichen, hat LexSet TDaaS (Training Data as a Service) entwickelt, das 3D-Inhalte verwendet, um fotorealistische synthetische Daten zur Schulung
- 100% Kleinunternehmen
- Übersicht
- Vor- und Nachteile
- Verkäuferdetails
Neuromation ist ein synthetischer Datenraum, der eine KI-Entwicklerplattform aufbaut, um bessere Modelle zu entwickeln.
- 33% Unternehmen
- 33% Unternehmen mittlerer Größe
4,461 Twitter-Follower
