# Migliori strumenti per dati sintetici - Pagina 3 *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Il software per dati sintetici genera set di dati artificiali, inclusi immagini, testo e dati strutturati, basati su dati originali, preservando le caratteristiche matematiche e le relazioni statistiche della fonte, proteggendo al contempo le informazioni sensibili alla privacy, consentendo a data scientist e ingegneri ML di costruire set di dati per test, addestramento di modelli e simulazione. ### Capacità principali del software per dati sintetici Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria dei dati sintetici, un prodotto deve: - Generare dati sintetici come immagini e dati strutturati - Convertire dati sensibili alla privacy in un set di dati completamente anonimo mantenendo la granularità - Funzionare immediatamente, garantendo che il modello generativo possa generare automaticamente dati senza essere esplicitamente programmato per farlo ### Casi d'uso comuni per il software per dati sintetici Data scientist, ingegneri ML e ricercatori utilizzano piattaforme di dati sintetici per superare la carenza di dati e i vincoli di privacy nello sviluppo dell'IA. I casi d'uso comuni includono: - Generare set di dati di addestramento per modelli di [apprendimento automatico](https://www.g2.com/categories/machine-learning) quando i dati del mondo reale sono scarsi, sensibili o non disponibili - Testare e convalidare algoritmi in ambienti simulati che replicano le condizioni del mondo reale - Ridurre il bias algoritmico integrando o riequilibrando i set di dati originali con esempi sintetici ### Come il software per dati sintetici differisce da altri strumenti Il software per dati sintetici differisce dal [software di mascheramento dei dati](https://www.g2.com/categories/data-masking), che protegge le informazioni private oscurando i dati esistenti ma non genera set di dati artificiali né supporta la creazione di set di dati su larga scala. Le piattaforme di dati sintetici possono creare dati completamente nuovi da zero utilizzando metodi come reti neurali generative ([GAN](https://www.g2.com/glossary/gan-definition)) e CGI, consentendo casi d'uso più ampi nell'addestramento di modelli e simulazione che il mascheramento dei dati non può affrontare. Alcuni strumenti di dati sintetici sono anche correlati alla categoria dei [media sintetici](https://www.g2.com/categories/synthetic-media) ma sono specificamente focalizzati su set di dati strutturati e non strutturati piuttosto che sulla produzione di media. ### Approfondimenti da G2 sul software per dati sintetici Basandosi sulle tendenze di categoria su G2, la conformità alla privacy dei dati e la capacità di generare set di dati di addestramento realistici su larga scala si distinguono come capacità eccezionali. Tempi di sviluppo dei modelli accelerati e ridotta dipendenza dai dati sensibili del mondo reale si distinguono come risultati principali dell'adozione. ## Best Strumenti per Dati Sintetici At A Glance - **Leader:** [IBM watsonx.ai](https://www.g2.com/it/products/ibm-watsonx-ai/reviews) - **Miglior performer:** [Tumult Analytics](https://www.g2.com/it/products/tumult-analytics/reviews) - **Più in voga:** [IBM watsonx.ai](https://www.g2.com/it/products/ibm-watsonx-ai/reviews) - **Miglior software gratuito:** [Tonic.ai](https://www.g2.com/it/products/tonic-ai/reviews) ## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score) ### 1. [Pixta](https://www.g2.com/it/products/pixta-ai-pixta/reviews) Pixta AI è un marketplace completamente gestito che connette fornitori di dati con organizzazioni e ricercatori alla ricerca di dataset di alta qualità per progetti di intelligenza artificiale, apprendimento automatico e visione artificiale. Sfruttando una vasta libreria di oltre 100 milioni di risorse visive conformi da Pixta Stock, Pixta AI offre dataset diversificati in varie categorie, tra cui riconoscimento facciale, rilevamento di veicoli, analisi delle emozioni e applicazioni sanitarie. La piattaforma fornisce servizi di annotazione di verità a terra—come riquadri di delimitazione, rilevamento di punti di riferimento, segmentazione, classificazione degli attributi e riconoscimento ottico dei caratteri (OCR)—consegnati a velocità 3-4 volte più rapide rispetto ai metodi tradizionali, grazie a tecnologie semi-automatizzate. Con un focus su sicurezza e conformità, Pixta AI consente agli utenti di reperire e ordinare dataset personalizzati su richiesta, supportando clienti in più di 249 paesi. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Ampia Libreria di Dati: Accesso a oltre 100 milioni di risorse visive, incluse immagini e video, adatte a varie applicazioni di intelligenza artificiale. - Categorie di Dataset Diversificate: Offre dataset in aree come riconoscimento facciale, rilevamento di veicoli, analisi delle emozioni e sanità. - Servizi di Annotazione Avanzati: Fornisce servizi come riquadri di delimitazione, rilevamento di punti di riferimento, segmentazione, classificazione degli attributi e OCR. - Etichettatura Semi-Automatizzata: Utilizza tecnologia all'avanguardia per fornire annotazioni 3-4 volte più veloci rispetto ai metodi tradizionali. - Portata Globale: Supporta clienti in oltre 249 paesi, garantendo ampia accessibilità. Valore Primario e Soluzioni per gli Utenti: Pixta AI affronta la necessità critica di dataset annotati di alta qualità nello sviluppo dell'intelligenza artificiale. Offrendo una gamma vasta e diversificata di dataset con servizi di annotazione rapidi, riduce significativamente il tempo e lo sforzo richiesti per la preparazione dei dati. Questa efficienza consente a organizzazioni e ricercatori di accelerare i loro progetti di intelligenza artificiale e apprendimento automatico, garantendo conformità e sicurezza mentre si rivolge a una clientela globale. **Seller Details:** - **Venditore:** [PIXTA AI](https://www.g2.com/it/sellers/pixta-ai) - **Anno di Fondazione:** 2022 - **Sede centrale:** Phường Nghĩa Đô, VN - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/pixta-ai (8 dipendenti su LinkedIn®) ### 2. [Rendered.Ai](https://www.g2.com/it/products/rendered-ai/reviews) Rendered.ai è una piattaforma come servizio (PaaS) progettata per potenziare data scientist, ingegneri e sviluppatori con la capacità di generare dati sintetici illimitati e personalizzati per applicazioni di machine learning (ML) e intelligenza artificiale (AI). Sfruttando simulazioni basate sulla fisica, Rendered.ai affronta le sfide associate alla raccolta di dati nel mondo reale, come alti costi, preoccupazioni sulla privacy e scarsità di dati. Questa piattaforma facilita la creazione di dataset diversificati e accuratamente etichettati, migliorando l'addestramento e la validazione di modelli di visione artificiale in vari settori. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Generazione di Dati Sintetici Personalizzati: Gli utenti possono creare dati su misura per esigenze specifiche, affrontando efficacemente lacune e bias nei dataset del mondo reale. - Ambiente Collaborativo: La piattaforma offre strumenti per i team per condividere asset 3D, modelli di sensori e dataset, promuovendo una collaborazione efficiente. - Rendering Fisicamente Accurato: Rendered.ai supporta l'uso di varie tecnologie di simulazione, consentendo la generazione di dati che emulano da vicino le immagini dei sensori reali. - Integrazione con Pipeline AI & ML: Con un framework open-source e un SDK ben documentato, la piattaforma si integra perfettamente nella generazione di dati sintetici nei flussi di lavoro AI esistenti. - Risorse Cloud: Ambienti di calcolo ad alte prestazioni permettono una rapida definizione dei canali di dati e la creazione di dataset. - Soluzione Economica: Il modello basato su abbonamento fornisce una generazione illimitata di dati a un prezzo mensile fisso, riducendo le spese rispetto ai metodi tradizionali di raccolta dati. Valore Primario e Problema Risolto: Rendered.ai affronta la sfida critica di ottenere dataset di alta qualità, diversificati e accuratamente etichettati necessari per addestrare modelli AI e ML robusti. Fornendo una piattaforma per generare dati sintetici, consente alle organizzazioni di: - Superare la Scarsità di Dati: Generare dati per scenari in cui i dati del mondo reale sono limitati, costosi o impossibili da acquisire. - Migliorare l'Accuratezza del Modello: Creare dataset bilanciati che mitigano i bias intrinseci nei dati del mondo reale, portando a modelli AI più affidabili. - Garantire la Privacy e la Sicurezza dei Dati: Produrre dataset sintetici che non contengono informazioni sensibili, rispettando così le normative sulla privacy. - Accelerare i Cicli di Sviluppo: Generare e iterare rapidamente sui dataset, riducendo il tempo richiesto per la raccolta e l'etichettatura dei dati, e accelerando lo sviluppo e il deployment di soluzioni AI. Integrando Rendered.ai nei loro flussi di lavoro, le organizzazioni possono migliorare significativamente l'efficienza e l'efficacia delle loro iniziative AI e ML. **Seller Details:** - **Venditore:** [Rendered](https://www.g2.com/it/sellers/rendered) - **Anno di Fondazione:** 2019 - **Sede centrale:** Bellevue, US - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/rendered-ai/ (19 dipendenti su LinkedIn®) ### 3. [SAS Data Maker](https://www.g2.com/it/products/sas-data-maker/reviews) SAS Data Maker è un generatore di dati sintetici sicuro e di livello aziendale progettato per creare dati statisticamente rappresentativi senza esporre informazioni sensibili o protette da regolamenti. Consente alle organizzazioni di generare dati sintetici che rispecchiano le caratteristiche statistiche, relazionali e temporali dei dati del mondo reale, facilitando lo sviluppo di modelli AI robusti e l'analisi dei dati, garantendo al contempo privacy e conformità. Caratteristiche e Funzionalità Chiave: - Fiducia e Capacità di Livello Aziendale: Sfruttando decenni di esperienza in settori regolamentati come banche, sanità e governo, SAS Data Maker fornisce dati sorgente multitabella, dati di serie temporali e privacy differenziale per soddisfare i requisiti di dati sintetici a livello aziendale. - Interfaccia Senza Codice: L'interfaccia grafica utente (GUI) user-friendly democratizza la generazione di dati sintetici, consentendo agli utenti aziendali di creare e gestire dati senza una conoscenza tecnica approfondita. - Strumenti Integrati di Qualità e Valutazione dei Dati: La soluzione include strumenti per supportare vari metodi di generazione e valutare la qualità dei dati sintetici utilizzando metriche visive, garantendo la fedeltà statistica ai set di dati del mondo reale. - Tecnologie di Potenziamento della Privacy (PETs): Gli utenti possono integrare senza problemi i dati sintetici nei flussi di lavoro esistenti senza cambiamenti significativi, consentendo l'uso sicuro dei dati senza compromettere la privacy. Valore Primario e Soluzioni per gli Utenti: SAS Data Maker affronta le sfide legate alla scarsità di dati, alle preoccupazioni sulla privacy e alla conformità normativa fornendo un metodo affidabile per generare dati sintetici. Questa capacità consente alle organizzazioni di: - Accelerare lo Sviluppo AI: Riempendo le lacune nei dati di addestramento, le organizzazioni possono sviluppare e distribuire modelli AI più rapidamente ed efficacemente. - Migliorare la Privacy dei Dati: La generazione di dati sintetici mitiga i rischi associati alla gestione di informazioni sensibili, garantendo la conformità alle normative sulla privacy. - Ridurre i Costi: Le organizzazioni possono minimizzare le spese relative all'acquisizione e al trattamento dei dati generando dati sintetici invece di raccogliere dati del mondo reale o acquistare set di dati di terze parti. Integrando SAS Data Maker nei loro ecosistemi di dati, le organizzazioni possono innovare in modo responsabile, sfruttando i dati sintetici per guidare intuizioni e decisioni senza compromettere la privacy o la sicurezza dei dati. **Seller Details:** - **Venditore:** [SAS Institute Inc.](https://www.g2.com/it/sellers/sas-institute-inc-df6dde22-a5e5-4913-8b21-4fa0c6c5c7c2) - **Anno di Fondazione:** 1976 - **Sede centrale:** Cary, NC - **Twitter:** @SASsoftware (60,957 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1491/ (18,238 dipendenti su LinkedIn®) - **Telefono:** 1-800-727-0025 **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Mid-Market ### 4. [Scale GenAI Platform](https://www.g2.com/it/products/scale-genai-platform/reviews) Costruisci agenti organizzativamente intelligenti più velocemente. La piattaforma Scale GenAI è un set di strumenti completo per utilizzare i tuoi dati per costruire, controllare e migliorare i tuoi agenti e soluzioni AI. Costruisci applicazioni AI e sistemi complessi multi-agente, addestra gli agenti a ragionare sui dati della tua impresa, agisci con i tuoi strumenti e migliora continuamente con il feedback dalle interazioni umano-agente con il nostro Protocollo di Monitoraggio degli Agenti. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 1 **Seller Details:** - **Venditore:** [Scale AI](https://www.g2.com/it/sellers/scale-ai) - **Anno di Fondazione:** 2016 - **Sede centrale:** San Francisco, California, United States - **Twitter:** @scale_AI (74,474 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/scaleai (5,533 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - AI Integration (1 reviews) - Community Support (1 reviews) - Data Analytics (1 reviews) - Features (1 reviews) - Image Generation (1 reviews) **Cons:** - Expensive (1 reviews) - Expensive Subscriptions (1 reviews) - Limited Access (1 reviews) - Limited Features (1 reviews) - Limited Options (1 reviews) ### 5. [Secludy](https://www.g2.com/it/products/secludy/reviews) Secludy è una piattaforma aziendale che genera dataset sintetici garantiti per la privacy per l'addestramento di modelli di intelligenza artificiale, inclusi i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) e i sistemi di machine learning tradizionali (ML). Creando dati sintetici che rispecchiano i dataset reali, Secludy consente alle organizzazioni di addestrare, testare e valutare modelli di intelligenza artificiale senza esporre informazioni personali sensibili, garantendo la conformità alle normative sulla protezione dei dati. Questo approccio è particolarmente vantaggioso per settori come la sanità e la finanza, dove la privacy dei dati è fondamentale. Caratteristiche e Funzionalità Chiave: - Generazione di Dati Sintetici Anonimizzati: Secludy produce dati sintetici garantiti per la privacy in vari formati, inclusi dati strutturati, testo non strutturato e dati di imaging. Questo consente un addestramento e test sicuri dei modelli di intelligenza artificiale senza il rischio di esposizione dei dati personali. - Gateway AI Sicuro: La piattaforma include un gateway AI sicuro che previene la fuga di informazioni personali identificabili (PII) durante l'inferenza, redigendo i prompt e reinserendo i dati sensibili dopo la risposta. - Documentazione Automatica: Secludy offre documentazione automatica su misura per settori regolamentati, fornendo prove di test di fuga e anonimizzazione verificabile per supportare gli sforzi di conformità. - Implementazione della Privacy Differenziale: Sfruttando tecniche di privacy differenziale, Secludy garantisce che i dati sintetici mantengano rigorose garanzie di privacy, rendendoli adatti all'uso sotto regolamenti come GDPR, CCPA e HIPAA. - Distribuzione con un Clic: La piattaforma è progettata per un'integrazione facile, consentendo una distribuzione con un clic che si adatta perfettamente ai flussi di lavoro esistenti, permettendo una rapida generazione di dati sintetici che preservano la privacy. - Capacità di Auto-Hosting: Le organizzazioni possono distribuire Secludy all'interno del proprio cloud privato virtuale (VPC) o in ambienti on-premises, garantendo il pieno controllo sui dati e la conformità con le politiche di sicurezza interne. Valore Primario e Soluzioni per gli Utenti: Secludy affronta la sfida critica di utilizzare dati sensibili nello sviluppo di intelligenza artificiale fornendo una soluzione che genera dati sintetici ad alta fedeltà con garanzie di privacy integrate. Questo consente alle organizzazioni di: - Addestrare in Sicurezza Modelli di AI: Sviluppare e perfezionare modelli di intelligenza artificiale utilizzando dati sintetici che riflettono accuratamente i dataset del mondo reale senza compromettere la privacy individuale. - Garantire la Conformità Regolamentare: Soddisfare le rigide normative sulla protezione dei dati sostituendo i record reali contenenti PII con repliche sintetiche anonimizzate, facilitando l'uso e la condivisione dei dati in conformità. - Accelerare il Deployment di AI: Snellire il processo di sviluppo di AI con un'integrazione e distribuzione rapide, riducendo il tempo e le risorse necessarie per ottenere dataset utilizzabili e conformi. - Monetizzare i Dati Sensibili: Concedere in licenza e condividere in sicurezza i dati fornendo versioni sintetiche che mantengono l'utilità dei dati originali eliminando i rischi per la privacy, aprendo nuove strade per la monetizzazione dei dati. Integrando Secludy, le organizzazioni possono sfruttare appieno il potenziale dei loro asset di dati nelle iniziative di intelligenza artificiale mantenendo una rigorosa aderenza agli standard di privacy e ai requisiti normativi. **Seller Details:** - **Venditore:** [Secludy](https://www.g2.com/it/sellers/secludy) - **Sede centrale:** San Francisco, US - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/secludy (3 dipendenti su LinkedIn®) ### 6. [Sinkove](https://www.g2.com/it/products/sinkove/reviews) Sinkove è una piattaforma innovativa che sfrutta modelli avanzati di intelligenza artificiale generativa per produrre immagini biomediche sintetiche di alta qualità. Progettata per affrontare le sfide nella ricerca medica, come la scarsità di dati, i bias e le incoerenze, Sinkove consente a ricercatori e professionisti sanitari di generare dataset di immagini diversificati e realistici, su misura per esigenze specifiche. Simulando l'anatomia e la fisiologia umana, facilita un addestramento dei modelli di intelligenza artificiale e una ricerca clinica più rapidi, affidabili ed economici. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Generazione di Dati Sintetici: Utilizza modelli probabilistici di diffusione per creare gemelli digitali realistici dei pazienti, comprendendo vari demografie e stati di malattia. - Personalizzazione: Permette agli utenti di adattare i dataset generati dall'IA ai dataset proprietari e ai requisiti specifici della ricerca. - Mitigazione dei Bias: Genera dataset di immagini bilanciati, riducendo i bias nelle demografie dei pazienti e nella rappresentazione delle malattie. - Standardizzazione: Converte i dati di imaging da diversi scanner in un formato unificato e standardizzato, garantendo coerenza tra i dataset. - Efficienza dei Costi: Simula gruppi di controllo nelle sperimentazioni farmacologiche, riducendo la necessità di reclutamento di pazienti reali e abbassando i costi delle sperimentazioni. Valore Primario e Problema Risolto: Sinkove affronta sfide critiche nella ricerca sull'imaging medico fornendo una soluzione efficiente alla scarsità di dati e alle preoccupazioni sulla privacy. Generando immagini biomediche sintetiche diversificate e di alta qualità, accelera i tempi di ricerca, migliora l'accuratezza dei modelli di intelligenza artificiale su vari gruppi di popolazione e riduce i costi elevati associati al reclutamento di pazienti e all'acquisizione di dati. Questo consente ai ricercatori di condurre studi clinici più inclusivi ed efficienti senza compromettere l'integrità dei dati o la riservatezza dei pazienti. **Seller Details:** - **Venditore:** [Sinkove](https://www.g2.com/it/sellers/sinkove) - **Anno di Fondazione:** 2024 - **Sede centrale:** N/A - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sinkove (3 dipendenti su LinkedIn®) ### 7. [Sixpack](https://www.g2.com/it/products/sixpack/reviews) Sixpack è una piattaforma centralizzata per i dati di test che aiuta i team a generare, gestire e fornire dati di test sintetici per i test automatizzati. È progettata per ingegneri QA, sviluppatori e team DevOps che lavorano in sistemi distribuiti e architetture a microservizi, dove la gestione dei dati di test è spesso complessa e dispendiosa in termini di tempo. Sixpack automatizza la creazione di dati sintetici di alta qualità che replicano il comportamento di produzione senza esporre informazioni sensibili. Attraverso un portale self-service o un'API REST, i team possono richiedere istantaneamente set di dati e fornire ambienti di test isolati per test automatizzati affidabili. Eliminando la preparazione manuale dei dati di test, Sixpack consente test più rapidi e coerenti nei pipeline CI/CD. I team possono generare set di dati riutilizzabili, ridurre le dipendenze tra i sistemi e garantire che i test vengano eseguiti con dati prevedibili e realistici in tutti gli ambienti. **Seller Details:** - **Venditore:** [PumpITup](https://www.g2.com/it/sellers/pumpitup) - **Anno di Fondazione:** 2019 - **Sede centrale:** Řevnice, CZ - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/pumpitup/ (12 dipendenti su LinkedIn®) ### 8. [Syncora AI Agentic Synthetic Data Platform](https://www.g2.com/it/products/syncora-ai-agentic-synthetic-data-platform/reviews) Syncora.ai – Dati Sintetici Intelligenti, Creati per un'IA che Privilegia la Privacy Syncora.ai è una piattaforma all'avanguardia per la generazione di dati sintetici progettata per alimentare lo sviluppo di IA che privilegia la privacy - in modo sicuro, economico e su larga scala. Syncora trasforma dati grezzi, sensibili o non strutturati in dataset sintetici pronti per il modello utilizzando agenti AI autonomi. Dalla pulizia e strutturazione dei dati alla sintesi, l'intera pipeline funziona con una sola chiamata API. • Privacy di Livello Aziendale - Zero perdite di dati, 100% anonimizzazione • 99,6% di Fedeltà dei Dati - Struttura, relazioni e prestazioni quasi identiche • Costi Inferiori del 50% - Ottimizza le operazioni sui dati ed elimina i colli di bottiglia della privacy Infrastruttura Basata su Blockchain Siamo l'unica piattaforma di dati sintetici costruita su blockchain, offrendoti trasparenza, proprietà e controllo senza pari. • Licenze con Contratti Intelligenti - Regole di accesso ai dati dettagliate e applicabili • Sistema di Ricompense Tokenizzato - Incentiva i contributi di dati attraverso gli ecosistemi Che tu sia nel settore finanziario, sanitario, retail o IoT, Syncora AI allinea gli interessi di sviluppatori, aziende e contributori in modo sicuro ed etico. Conformità Globale, Esecuzione Locale Dalla gestione conforme a HIPAA negli USA alle implementazioni sicure a Dubai, Syncora AI supporta i mandati regionali sulla privacy senza rallentare l'innovazione. • 🇺🇸 USA: Pronto per HIPAA & CCPA • 🇦🇪 Dubai: Implementazioni Pronte per le Imprese Architettura completamente verificabile e decentralizzata Perché i Team Scelgono Syncora.ai Caratteristica \<--------------------------\> Vantaggio di Syncora.ai Agenti AI Autonomi\<-------\> Sintesi e preparazione dei dati senza intervento Sicurezza Blockchain\<-----------\> Licenze trasparenti e applicabili Una Chiamata API\<----------------------\> Trasformazione end-to-end, istantaneamente Supporto Normativo Globale\<----\> Conformità pronta per l'IA in sanità, finanza Incentivi Tokenizzati\<----------\> Sistema di ricompense per i contributori integrato Prova Syncora AI Oggi - Prova Gratuita Disponibile Scopri un nuovo standard nei dati sintetici. Inizia a costruire modelli di IA più sicuri e intelligenti - senza compromessi su privacy, fedeltà o conformità. **Seller Details:** - **Venditore:** [Syncora AI](https://www.g2.com/it/sellers/syncora-ai) - **Anno di Fondazione:** 2023 - **Sede centrale:** N/A - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/syncora-ai (9 dipendenti su LinkedIn®) ### 9. [Synthy](https://www.g2.com/it/products/synthy/reviews) Synthy è una piattaforma guidata dall'intelligenza artificiale progettata per rivoluzionare la creazione e l'editing di immagini di prodotti per l'e-commerce e il marketing digitale. Sfruttando modelli avanzati di intelligenza artificiale, Synthy consente agli utenti di trasformare sfondi, modelli e altri elementi delle immagini con pochi clic, eliminando la necessità di esperienza pregressa nell'editing fotografico. Questo permette alle aziende di produrre immagini professionali e accattivanti che migliorano la loro presenza online e aumentano il coinvolgimento dei clienti. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Modifica Rapida: Modifica rapidamente le immagini dei prodotti alterando sfondi e modelli, semplificando il processo di editing delle immagini. - Prezzi Flessibili: Offre un modello pay-as-you-go, permettendo alle aziende di scalare il loro utilizzo in base alle loro esigenze. - Immagini Straordinarie: Utilizza l'IA per generare immagini di alta qualità e accattivanti senza richiedere alcuna competenza pregressa nell'editing. - Integrazioni con Vetrine: Migliora le descrizioni dei prodotti per SEO e conversioni generando automaticamente contenuti accattivanti dalle immagini. Valore Primario e Soluzioni: Synthy affronta le sfide incontrate dai professionisti dell'e-commerce e dai marketer nella creazione di immagini di prodotto coinvolgenti. Automatizzando e semplificando il processo di editing delle immagini, risparmia tempo e risorse, permettendo agli utenti di concentrarsi su altri aspetti del loro business. Le capacità di intelligenza artificiale della piattaforma assicurano che anche coloro che non hanno competenze tecniche possano produrre immagini di qualità professionale, migliorando così l'appeal visivo dei negozi online e potenzialmente aumentando le vendite. **Seller Details:** - **Venditore:** [Synthy](https://www.g2.com/it/sellers/synthy) - **Sede centrale:** N/A - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®) ## Parent Category [Software di Intelligenza Artificiale](https://www.g2.com/it/categories/artificial-intelligence) --- ## Buyer Guide ### Cosa Dovresti Sapere sui Dati Sintetici Il software per dati sintetici si riferisce a strumenti e piattaforme progettati per generare set di dati artificiali che replicano le proprietà statistiche e i modelli dei dati del mondo reale. A differenza delle fonti di dati tradizionali, i dati sintetici sono completamente artificiali, creati per imitare le caratteristiche dei dati reali senza contenere informazioni sensibili o [informazioni personali identificabili (PII)](https://www.g2.com/glossary/personally-identifiable-information-definition). Questo approccio aiuta le organizzazioni a rispettare varie normative sulla privacy, come il [Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR)](https://www.g2.com/glossary/gdpr-definition). Questi strumenti software sono comunemente usati per aumentare i set di dati, simulare eventi e affrontare squilibri di classe, fornendo una soluzione economica alla scarsità di dati. Utilizzando dati sintetici, le aziende possono testare in sicurezza algoritmi, [modelli predittivi](https://www.g2.com/articles/predictive-analytics), applicazioni e sistemi senza i rischi associati ai dati reali. Questo non solo protegge la privacy ma migliora anche la conformità alle leggi sulla protezione dei dati. ### Cos'è la generazione di dati sintetici? La generazione di dati sintetici è il processo di creazione di dati artificiali che riflettono le proprietà statistiche dei set di dati reali. Questo metodo è particolarmente utile quando sviluppare un set di dati da zero sarebbe troppo dispendioso in termini di tempo e costi, spesso risultando in dati incompleti o inaccurati. Gli strumenti di generazione di dati sintetici rendono questo processo più semplice, permettendo agli sviluppatori di creare rapidamente set di dati accurati e dettagliati con le variabili richieste. La generazione di set di dati sintetici serve a diversi scopi chiave, come migliorare la privacy dei dati, migliorare [i modelli di machine learning (ML)](https://www.g2.com/articles/machine-learning-models), supportare la ricerca legale, rilevare frodi e testare applicazioni software. Consente alle organizzazioni di innovare e analizzare riducendo al minimo i rischi associati all'uso di dati reali. ### Come generare dati sintetici Di seguito è riportata una panoramica generale dei passaggi coinvolti nella generazione di dati sintetici. - **Definire i requisiti dei dati:** Inizia identificando le tue esigenze (addestramento di modelli di machine learning, test di algoritmi o convalida di pipeline di dati), tipo di dati (come immagini, testo o numerici) e caratteristiche richieste dei dati (dimensione, formato e distribuzione). Inoltre, stabilisci il volume richiesto di dati sintetici. - **Scegli un metodo di generazione:** Seleziona un metodo di generazione. Ci sono tre approcci principali tra cui puoi scegliere: -[Modellazione statistica](https://www.g2.com/articles/statistical-modeling) **:** Analizzando i dati reali, gli scienziati dei dati identificano i suoi modelli statistici sottostanti (ad esempio: normale o esponenziale). Generano quindi dati sintetici che seguono queste distribuzioni, creando un set di dati che rispecchia l'originale. **-Basato su modelli:** I modelli di machine learning vengono addestrati su dati reali per apprenderne le caratteristiche. Una volta addestrati, questi modelli possono generare dati sintetici che imitano i modelli statistici dell'originale. Questo approccio è utile per creare set di dati ibridi. **-Metodi di deep learning:** Tecniche avanzate come GAN e autoencoder variationali (VAE) generano dati sintetici di alta qualità, specialmente per tipi di dati complessi come immagini o serie temporali.  - **Prepara i dati di addestramento:** Raccogli un set di dati rappresentativo per simulare scenari del mondo reale. Assicurati che questi dati siano puliti e pre-processati per un addestramento efficace. - **Addestra il modello:** Scegli un algoritmo adatto e addestra il tuo modello alimentandolo con i dati preparati, permettendogli di apprendere i modelli rilevanti. - **Genera dati sintetici:** Inserisci gli attributi desiderati e il volume nel modello addestrato per produrre nuovi dati sintetici che imitano i modelli del mondo reale. - **Valuta e affina:** Valuta la qualità dei dati generati per assicurarti che soddisfino gli standard. Se necessario, affina il modello o riaddestralo per migliorare i risultati. - **Considerazioni aggiuntive:** Assicurati che il processo di generazione di dati sintetici aderisca alle normative sulla privacy e alle linee guida etiche e protegga le identità individuali. Affronta eventuali pregiudizi per garantire una rappresentazione equa e sforzati per il realismo, specialmente quando i dati vengono utilizzati per addestrare l'IA o testare software. ### Caratteristiche chiave degli strumenti di generazione di dati sintetici Ecco le caratteristiche chiave presenti in alcuni dei migliori strumenti di dati sintetici. Nota che le caratteristiche specifiche possono variare da prodotto a prodotto. - **Algoritmi di generazione dei dati:** Il software per dati sintetici crea set di dati realistici e statisticamente rilevanti che mirano a imitare il comportamento dei dati del mondo reale. - **Preservazione della privacy:** Questi strumenti assicurano che i dati generati non contengano informazioni personali per salvaguardare la privacy degli utenti. - **Aumento dei dati:** Questa caratteristica migliora i set di dati esistenti con dati sintetici. L'aumento dei dati affronta problemi come lo squilibrio di classe o la scarsità di dati. - **Supporto per tipi di dati:** Questo tipo di software può generare una vasta gamma di tipi di dati, inclusi [dati strutturati](https://www.g2.com/articles/structured-vs-unstructured-data#structured) (tabelle), [dati non strutturati](https://www.g2.com/articles/structured-vs-unstructured-data#unstructured) (testo e immagini) e dati di serie temporali. - [Scalabilità](https://www.g2.com/glossary/scalability) **:** Il generatore di dati sintetici consente la creazione di grandi volumi di dati, il che lo rende una soluzione flessibile e scalabile che soddisfa le diverse esigenze di dati di un'organizzazione. ### Tipi di strumenti per dati sintetici Puoi scegliere tra quattro tipi di strumenti per dati sintetici, tutti spiegati di seguito. - **Software basato su reti generative avversarie (GAN):** Le GAN sono un tipo di [intelligenza artificiale (AI)](https://www.g2.com/articles/what-is-artificial-intelligence) in cui due reti neurali - il generatore e il discriminatore - vengono addestrate insieme attraverso un processo di competizione. Il generatore crea dati sintetici e il discriminatore valuta quanto i dati generati si avvicinano alla realtà.&nbsp; - **Software di modellazione statistica:** Questo strumento per dati sintetici utilizza modelli matematici per generare dati basati sulle proprietà statistiche trovate nelle informazioni del mondo reale. Si basa su tecniche statistiche e algoritmi per costruire set di dati sintetici che mantengono gli stessi modelli complessivi dei dati originali. - **Software per dati sintetici basato su regole:** Questo si riferisce a strumenti e piattaforme che creano dati sintetici che dipendono da regole e condizioni predefinite. A differenza dei dati generati attraverso modelli statistici o tecniche di machine learning come le GAN, i dati sintetici basati su regole vengono creati applicando regole e algoritmi specifici che definiscono come i dati dovrebbero essere strutturati e quali valori dovrebbero contenere. Ad esempio, una regola potrebbe stabilire che l'età di una persona deve essere compresa tra 21 e 35 anni o che l'importo di una transazione deve essere superiore a uno. - [Deep learning](https://www.g2.com/categories/deep-learning) **e software di autoencoder:** [Le tecniche di deep learning](https://www.g2.com/articles/deep-learning), in particolare gli autoencoder, generano dati sintetici. Gli autoencoder sono [reti neurali](https://www.g2.com/glossary/artificial-neural-network-definition) utilizzate per apprendere codifiche di dati, tipicamente per la riduzione della dimensionalità o l'apprendimento delle caratteristiche. Possono anche essere utilizzati per costruire dati sintetici ricostruendo i dati di input con variabilità aggiunta. ### Vantaggi degli strumenti di generazione di dati di test sintetici Indipendentemente da come un'azienda intende utilizzare il software per dati sintetici, ci sono diversi vantaggi nel farlo. Alcuni sono: - [Riduzione del bias algoritmico](https://www.g2.com/glossary/algorithmic-bias-definition) **.** Il software per dati sintetici aiuta a ridurre i bias che a volte sono presenti nei dati del mondo reale. Progettando il processo di generazione di dati sintetici, gli sviluppatori possono verificare che i gruppi o gli scenari sottorappresentati siano adeguatamente rappresentati, portando a un maggiore equilibrio.&nbsp; - **Condivisione dei dati migliorata.** I dati sintetici facilitano la condivisione dei dati tra le organizzazioni senza compromettere la privacy o le informazioni proprietarie. Poiché non contiene informazioni personali o sensibili autentiche, gli utenti possono condividerlo liberamente per scopi di collaborazione, ricerca e sviluppo.&nbsp; - **Test e sviluppo senza rischi.** I dati sintetici costruiscono un ambiente sicuro per i processi di test e sviluppo. Gli sviluppatori possono utilizzare dati sintetici per provare nuovi sistemi, algoritmi e applicazioni senza il rischio di esporre o danneggiare dati reali. Questo elimina il rischio di [violazioni dei dati](https://www.g2.com/articles/data-breach) o perdite poiché i dati di alta qualità utilizzati nei test sono falsi. - **Convenienza e scalabilità.** Generare dati sintetici è spesso più conveniente che raccogliere e etichettare dati del mondo reale, con il vantaggio aggiuntivo di scalare facilmente per produrre grandi set di dati. ### Chi utilizza il software per dati sintetici? Diversi tipi di sviluppatori individuali e team all'interno delle organizzazioni possono beneficiare dell'uso del software per dati sintetici. Gli utenti più comuni sono dettagliati qui. - **Data scientist** possono utilizzare strumenti di generazione di dati sintetici per ricercare nuove idee senza la necessità di accedere a set di dati del mondo reale e senza spendere molto tempo ad assemblare set da diverse fonti. - **Responsabili della conformità** possono utilizzare il software per dati sintetici per creare set di dati non identificabili per testare e convalidare la conformità alle normative sulla protezione dei dati. Farlo promette privacy e sicurezza senza esporre informazioni personali reali o dati sensibili. - **Sviluppatori software** si rivolgono agli strumenti di generazione per accelerare [il debugging](https://www.g2.com/glossary/debugging-definition) e i processi di creazione del software fornendo agli sviluppatori set di dati realistici da completare. Questo tipo di software può anche essere utile per prototipare applicazioni quando i dati reali potrebbero non essere ancora disponibili. ### Prezzi del software per dati sintetici Il software per dati sintetici è tipicamente suddiviso in tre diversi modelli di prezzo. - **Modello basato su abbonamento:** Gli utenti pagano una tariffa ricorrente per accedere a tutte le funzionalità a intervalli regolari, come mensilmente o annualmente. - **Modello pay-per-use:** Questo modello consente agli utenti di pagare in base al loro utilizzo, archiviazione dei dati, posti o consumo.&nbsp; - **Modello a livelli:** Questo tipo di modello offre più livelli di prezzo o "tier", ciascuno con un diverso set di funzionalità o limiti di utilizzo. Gli utenti possono scegliere un livello che meglio si adatta alle loro esigenze e al loro budget, spesso variando da opzioni di base a premium. Come la maggior parte del software, il prezzo cambia a seconda di fattori come la complessità del programma e le funzionalità che offre. Prima di investire in uno strumento per dati sintetici, le aziende devono determinare le loro esigenze specifiche e le funzionalità nella loro lista dei must-have per maggiore chiarezza. ### Alternative agli strumenti di generazione di dati sintetici Prima di scegliere uno strumento per dati sintetici, puoi anche considerare una delle seguenti alternative per le tue esigenze. - [Soluzioni di mascheramento dei dati](https://www.g2.com/categories/data-masking) proteggono i dati importanti di un'organizzazione mascherandoli con caratteri casuali o altre informazioni in modo che siano ancora utilizzabili da tutti nell'organizzazione, ma non da chiunque al di fuori di essa. - **Soluzioni di aumento dei dati** utilizzano tecniche per espandere artificialmente la dimensione e la gamma di un set di dati senza raccogliere nuovi dati. Più comunemente utilizzato nell'elaborazione di immagini e testi, mitiga problemi come lo squilibrio di classe e la scarsità di dati. Approfondendo la diversità e il volume dei dati di addestramento, aiutano anche i modelli a generalizzare meglio ai dati non visti, portando a previsioni più accurate e affidabili. - **Software di generazione di dati fittizi** crea set di dati simulati che imitano la struttura e le proprietà dei dati reali senza contenere informazioni effettive. È un dominio usuale per scopi di test, sviluppo e formazione per garantire che le applicazioni possano gestire scenari di dati del mondo reale.&nbsp; ### Software e servizi correlati al software per dati sintetici Alcuni strumenti correlati al software per dati sintetici hanno funzionalità simili. Possono essere utili a seconda delle esigenze di un'azienda. Alcuni esempi di tali strumenti sono i seguenti. - **Software di simulazione dei dati** genera set di dati artificiali per replicare scenari del mondo reale per test e analisi. Aiuta a modellare sistemi complessi, prevedere risultati e valutare le prestazioni in varie condizioni senza dati reali.&nbsp; - **Software di modellazione dei dati** crea rappresentazioni visive delle strutture dei dati e delle relazioni all'interno di un [database](https://www.g2.com/articles/what-is-a-database). Aiuta a progettare, organizzare e documentare l'architettura dei dati per mantenere l'integrità e la coerenza. Alcuni casi d'uso sono la progettazione di database, consentendo una gestione efficiente, una qualità migliorata e una comunicazione chiara tra [stakeholder](https://www.g2.com/glossary/stakeholder-definition). - [Framework di machine learning](https://www.g2.com/categories/machine-learning) automatizzano i compiti per gli utenti applicando un algoritmo per produrre un output. I modelli di machine learning migliorano la velocità e l'accuratezza degli output desiderati affinando costantemente mentre l'applicazione digerisce più dati di addestramento. ### Sfide con le soluzioni di dati sintetici Nonostante i numerosi vantaggi che gli utenti sperimentano dal software per dati sintetici, esistono anche alcune sfide. - **Crescita dei dati:** Man mano che il volume dei dati cresce, il processo di generazione di dati sintetici tramite AI generativa deve scalare adeguatamente. Questo processo può essere intensivo e può richiedere una varietà di risorse in termini di potenza di elaborazione e archiviazione. Inoltre, mantenere la qualità dei dati sintetici man mano che il set di dati cresce diventa più complesso. Set di dati più grandi richiedono modelli più sofisticati per mantenere l'accuratezza e la rilevanza. - [Sicurezza dei dati](https://www.g2.com/glossary/data-security-definition) **e conformità** : Se i dati generati non vengono gestiti correttamente, possono portare a potenziali violazioni della sicurezza in cui informazioni sensibili possono essere divulgate. Inoltre, alcuni strumenti di generazione di dati sintetici non aderiscono alle normative sulla privacy esistenti come il GDPR o il[California Consumer Privacy Act (CCPA)](https://learn.g2.com/california-consumer-privacy-act).&nbsp; - **Conservazione dei dati:** Assicurarsi che i dati sintetici preservino e mantengano le proprietà essenziali, i modelli e le relazioni dell'originale nel tempo può essere difficile, ma deve essere fatto affinché i dati sintetici rimangano utili e rilevanti per le loro applicazioni previste. - [Archiviazione](https://learn.g2.com/data-storage) **e costo di recupero dei dati:** Gli strumenti di generazione di dati sintetici possono comportare costi aggiuntivi per l'archiviazione e il recupero a causa dell'uso di [cloud computing](https://www.g2.com/articles/cloud-computing) o algoritmi di ML. Le aziende finiscono per sforare il budget perché non tengono conto di questi costi durante il processo di pianificazione. - **Accessibilità dei dati e compatibilità del formato:** Mantenere i dati sintetici facilmente accessibili attraverso diversi sistemi e applicazioni richiede formati coerenti e standardizzati. Tuttavia, ambienti software diversi e soluzioni di archiviazione dei dati variabili possono portare a problemi di compatibilità. Inoltre, man mano che gli standard dei dati evolvono, mantenere la compatibilità con nuovi formati pur preservando l'accessibilità ai dati storici diventa complicato.&nbsp; ### Che tipo di aziende dovrebbero acquistare strumenti per dati sintetici? Qualsiasi azienda con un team di sviluppo potrebbe beneficiare degli strumenti per dati sintetici, ma queste specifiche organizzazioni dovrebbero considerare l'acquisto di questo tipo di software per aggiungerlo al loro stack tecnologico. - **Istituzioni finanziarie:** I dati finanziari sintetici possono essere utilizzati per la modellazione del rischio e il rilevamento delle frodi. - **Organizzazioni sanitarie:** Questi strumenti possono creare cartelle cliniche sintetiche per la ricerca e i test senza compromettere la privacy dei pazienti. - **Aziende tecnologiche e startup:** È comune che il software per dati sintetici venga utilizzato per testare dati e convalidare applicazioni e modelli di ML. - **Agenzie governative:** Queste istituzioni possono utilizzare il software per dati sintetici per testare politiche, simulazioni di salute pubblica e privacy dei dati nelle iniziative di ricerca. - **Organizzazioni educative:** Questi strumenti possono creare set di dati realistici per la formazione, progetti di ricerca e nuove pratiche e politiche educative. - **Aziende di vendita al dettaglio e manifatturiere:** Una piattaforma di dati sintetici può simulare dati sui clienti riguardo al comportamento e ai dati di vendita per migliorare le strategie di marketing e [la gestione dell'inventario](https://www.g2.com/articles/inventory-management). - **Aziende automobilistiche:** Scenari sintetici consentono di testare sistemi autonomi in varie condizioni che sarebbero difficili o rischiose da replicare nella vita reale. - **Organizzazioni di sicurezza e difesa informatica:** Creare scenari di attacco sintetici aiuta ad addestrare i sistemi di sicurezza e migliorare le loro capacità di rilevamento delle minacce. ### Come scegliere il miglior strumento di generazione di dati sintetici Di seguito viene spiegato il processo passo-passo che gli acquirenti possono utilizzare per trovare strumenti di dati sintetici adatti alle loro aziende.&nbsp; #### Identificare le esigenze aziendali e le priorità Prima di scegliere uno strumento per dati sintetici, le aziende dovrebbero identificare le loro priorità principali per uno strumento e per cosa esattamente lo utilizzeranno. Obiettivi e requisiti chiari rendono il processo di selezione più semplice ed efficiente, specialmente man mano che più opzioni arrivano sul mercato. Perché considerare fattori come la qualità dei dati, la conformità e la sicurezza, la personalizzazione e la scalabilità. #### Scegliere la tecnologia e le funzionalità necessarie Successivamente, le aziende lavorano per restringere le funzionalità e le funzionalità di cui hanno più bisogno. Alcune tecnologie e funzionalità essenziali che un'azienda potrebbe cercare sono discusse qui. - **Reti generative avversarie** per creare dati sintetici altamente realistici addestrando modelli a generare dati che imitano da vicino i dati reali. - **Parametri personalizzabili** che consentono agli utenti di adattare la generazione dei dati a esigenze specifiche, come regolare distribuzioni, correlazioni e livelli di rumore. - [API](https://www.g2.com/articles/what-is-an-api) **e** [SDK](https://www.g2.com/articles/sdk) che forniscono un'integrazione facile con sistemi, database e flussi di lavoro esistenti. - [Conformità normativa](https://www.g2.com/glossary/regulatory-compliance-definition) per garantire che il software aderisca alle normative sulla protezione dei dati come il GDPR e [Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA)](https://www.g2.com/glossary/hipaa-definition). - **Simulazione di scenari** per la capacità di simulare vari scenari ipotetici per test e analisi. - **Funzionalità di assicurazione della qualità** per convalidare l'accuratezza e la qualità dei dati. Quando le aziende hanno una lista ristretta di servizi basata sui loro requisiti e funzionalità indispensabili, è più facile affinare quali opzioni si adattano meglio alle loro esigenze. #### Rivedere la visione del fornitore, la roadmap, la viabilità e il supporto In questa fase, puoi iniziare a valutare i fornitori di software per dati sintetici selezionati e condurre dimostrazioni per determinare se un prodotto soddisfa i tuoi requisiti. Per ottenere il miglior risultato, un acquirente dovrebbe condividere i requisiti dettagliati in anticipo in modo che i fornitori sappiano quali funzionalità e funzionalità mostrare.&nbsp; Di seguito sono riportate alcune domande significative che gli acquirenti possono porre alle aziende di generazione di dati sintetici come parte del processo decisionale. - Che tipo di dati genera lo strumento? È esclusivamente dati strutturati o può generare dati non strutturati, come immagini e video? - Quanto accuratamente il software replica le proprietà statistiche e la complessità dei dati reali? - La soluzione può gestire la generazione di dati su larga scala e mantenere le prestazioni e la qualità man mano che i volumi di dati crescono? - Come gestisce lo strumento i valori mancanti? C'è un'opzione per riempire i valori mancanti con sostituzioni realistiche? - Il formato di output è personalizzabile? Puoi specificare un formato di output preferito per il tuo set di dati? - Come garantisce il software la conformità alle normative sulla protezione dei dati come il GDPR e l'HIPAA? - Come si inseriscono la sicurezza e la privacy nella generazione di dati sintetici? Per evitare violazioni della sicurezza, lo strumento offre delle salvaguardie contro l'accesso non autorizzato ai set di dati generati? - Esiste un sistema di supporto per aiutare gli utenti se incontrano o scoprono eventuali problemi? Sono forniti tutorial, FAQ o servizio clienti se necessario?&nbsp; #### Valutare il modello di distribuzione e acquisto Una volta che hai ricevuto risposte alle domande sopra e sei pronto a passare alla fase successiva, coinvolgi i tuoi stakeholder chiave e almeno un dipendente di ogni dipartimento che utilizzerà il software.&nbsp; Ad esempio, con il software per dati sintetici, è meglio che l'acquirente coinvolga gli sviluppatori che utilizzeranno il software per garantire che copra le funzionalità principali che la tua azienda sta cercando nei set di dati sintetici. #### Metti tutto insieme L'acquirente prende la decisione finale dopo aver ottenuto il consenso da tutti i membri del comitato di selezione, inclusi [gli utenti finali](https://www.g2.com/glossary/end-user-definition). Il consenso è essenziale per mettere tutti sulla stessa lunghezza d'onda riguardo all'implementazione, all'onboarding e ai potenziali casi d'uso.&nbsp; ### Tendenze del software di generazione di dati di test sintetici Alcune tendenze recenti che sono state recentemente osservate nel campo del software per dati sintetici sono le seguenti. - **Integrazione con la pipeline di machine learning:** Gli strumenti per dati sintetici sono sempre più progettati per generare e ingerire automaticamente dati direttamente nelle pipeline di machine learning. L'automazione come questa riduce il tempo e lo sforzo richiesti per preparare i dati di addestramento, il che consente ai data scientist di concentrarsi sullo sviluppo e l'ottimizzazione dei modelli. - **Piattaforme di generazione automatizzata dei dati:** Gli strumenti di generazione automatizzata di dati sintetici stanno diventando popolari per la loro capacità di creare rapidamente e accuratamente grandi quantità di dati realistici. Consentono agli utenti di creare set di dati realistici con il minimo sforzo, permettendo loro di elaborare scenari complessi e testare nuovi modelli in modo efficiente. - **AI generativa nei dati sintetici:** L'uso dell'AI generativa, utilizzando tecniche come GAN e VAE, sta trasformando il campo dei dati sintetici creando set di dati artificiali di alta qualità che imitano i dati reali. Migliora la qualità dei dati, automatizza la generazione e consente set di dati diversificati e personalizzabili proteggendo la privacy.&nbsp; _Ricercato e scritto da_ [_Shalaka Joshi_](https://learn.g2.com/author/shalaka-joshi) _Rivisto e modificato da_ [_Aisha West_](https://learn.g2.com/author/aisha-west)