Mejores herramientas de datos sintéticos - Página 4

Las herramientas de datos sintéticos son plataformas que generan medios sintéticos o conjuntos de datos sintéticos, como imágenes, texto o datos estructurados, basados en datos originales para pruebas, entrenamiento de modelos y simulación. Permiten a los usuarios producir datos artificiales desde cero que protegen la información sensible a la privacidad mientras mantienen las características matemáticas y relaciones inherentes al conjunto de datos original.

Las plataformas de datos sintéticos son utilizadas principalmente por científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático e investigadores en campos como la tecnología, la salud y las finanzas. Ayudan a las empresas a construir rápidamente conjuntos de datos para pruebas, aprendizaje automático, validación de datos y más, asegurando la privacidad y resolviendo la escasez de datos. Al simular situaciones del mundo real, las herramientas de generación de datos sintéticos permiten a las empresas e investigadores mejorar algoritmos e innovar sin depender de datos sensibles o no disponibles.

Los datos sintéticos pueden ser creados a través de métodos como imágenes generadas por computadora (CGI), redes neuronales generativas (GAN) y heurísticas. Vienen en dos tipos: datos estructurados, que incluyen números y valores, y datos no estructurados, como imágenes y videos.

El principal beneficio de usar datos sintéticos es que se pueden utilizar sin arriesgar la privacidad o violar el cumplimiento. El software de datos sintéticos también incluye salvaguardas de privacidad, como la privacidad diferencial, para asegurar que la información individual se mantenga segura. Esto facilita a las organizaciones compartir datos sin poner en riesgo la privacidad personal.

Mientras que el software de enmascaramiento de datos también protege la información privada, no permite crear datos artificiales o manejar conjuntos de datos a gran escala como el generador de datos sintéticos. Además, las empresas que buscan abordar el sesgo algorítmico pueden usar datos sintéticos para reducir sesgos en sus conjuntos de datos originales.

Para calificar para la inclusión en la categoría de Datos Sintéticos, un producto debe:

Generar datos sintéticos, como imágenes y datos estructurados Convertir datos sensibles a la privacidad en un conjunto de datos completamente anónimo mientras mantiene la granularidad Funcionar de inmediato y asegurar que el modelo generativo pueda generar automáticamente los datos sin ser programado explícitamente para hacerlo