Beste Werkzeuge für synthetische Daten - Seite 3

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 werden