Meilleurs outils de données synthétiques - Page 3

Les outils de données synthétiques sont des plateformes qui génèrent des médias synthétiques ou des ensembles de données synthétiques, tels que des images, du texte ou des données structurées, basés sur des données originales pour les tests, l'entraînement de modèles et la simulation. Ils permettent aux utilisateurs de produire des données artificielles à partir de zéro qui protègent les informations sensibles à la vie privée tout en maintenant les caractéristiques mathématiques et les relations inhérentes à l'ensemble de données original.

Les plateformes de données synthétiques sont principalement utilisées par des data scientists, des ingénieurs en apprentissage automatique et des chercheurs dans des domaines comme la technologie, la santé et la finance. Elles aident les entreprises à construire rapidement des ensembles de données pour les tests, l'apprentissage automatique, la validation des données, et plus encore, tout en garantissant la confidentialité et en résolvant les pénuries de données. En simulant des situations réelles, les outils de génération de données synthétiques permettent aux entreprises et aux chercheurs d'améliorer les algorithmes et d'innover sans dépendre de données sensibles ou indisponibles.

Les données synthétiques peuvent être créées par des méthodes comme l'imagerie générée par ordinateur (CGI), les réseaux neuronaux génératifs (GAN), et les heuristiques. Elles se présentent sous deux formes : les données structurées, qui incluent des chiffres et des valeurs, et les données non structurées, telles que les images et les vidéos.

Le principal avantage de l'utilisation des données synthétiques est qu'elles peuvent être utilisées sans risquer la confidentialité ou violer la conformité. Les logiciels de données synthétiques incluent également des protections de la vie privée, comme la confidentialité différentielle, pour garantir que les informations individuelles restent sécurisées. Cela facilite le partage de données par les organisations sans mettre en danger la vie privée personnelle.

Bien que les logiciels de masquage de données protègent également les informations privées, ils ne permettent pas de créer des données artificielles ou de gérer des ensembles de données à grande échelle comme le générateur de données synthétiques. De plus, les entreprises cherchant à résoudre les biais algorithmiques peuvent utiliser des données synthétiques pour réduire les biais dans leurs ensembles de données originaux.

Pour être inclus dans la catégorie des données synthétiques, un produit doit :

Générer des données synthétiques, telles que des images et des données structurées Convertir des données sensibles à la vie privée en un ensemble de données entièrement anonyme tout en maintenant la granularité Fonctionner immédiatement, et garantir que le modèle génératif peut générer automatiquement les données sans être explicitement programmé pour le faire