Melhores Ferramentas de Dados Sintéticos - Página 3

Ferramentas de dados sintéticos são plataformas que geram mídia sintética ou conjuntos de dados sintéticos, como imagens, texto ou dados estruturados, com base em dados originais para teste, treinamento de modelos e simulação. Elas permitem que os usuários produzam dados artificiais do zero que protegem informações sensíveis à privacidade, mantendo as características matemáticas e relações inerentes ao conjunto de dados original.

Plataformas de dados sintéticos são principalmente usadas por cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina e pesquisadores em áreas como tecnologia, saúde e finanças. Elas ajudam as empresas a construir rapidamente conjuntos de dados para teste, aprendizado de máquina, validação de dados e mais, tudo enquanto garantem a privacidade e resolvem a escassez de dados. Ao simular situações do mundo real, ferramentas de geração de dados sintéticos permitem que empresas e pesquisadores melhorem algoritmos e inovem sem depender de dados sensíveis ou indisponíveis.

Dados sintéticos podem ser criados através de métodos como imagens geradas por computador (CGI), redes neurais generativas (GAN) e heurísticas. Eles vêm em dois tipos: dados estruturados, que incluem números e valores, e dados não estruturados, como imagens e vídeos.

O principal benefício de usar dados sintéticos é que eles podem ser usados sem arriscar a privacidade ou violar conformidades. O software de dados sintéticos também inclui salvaguardas de privacidade, como privacidade diferencial, para garantir que informações individuais permaneçam seguras. Isso facilita para as organizações compartilharem dados sem colocar a privacidade pessoal em risco.

Embora o software de mascaramento de dados também proteja informações privadas, ele não permite a criação de dados artificiais ou o manuseio de conjuntos de dados em grande escala como o gerador de dados sintéticos. Além disso, empresas que buscam abordar o viés algorítmico podem usar dados sintéticos para reduzir vieses em seus conjuntos de dados originais.

Para se qualificar para inclusão na categoria de Dados Sintéticos, um produto deve:

Gerar dados sintéticos, como imagem e dados estruturados Converter dados sensíveis à privacidade em um conjunto de dados totalmente anônimo, mantendo a granularidade Funcionar imediatamente, e garantir que o modelo generativo possa gerar automaticamente os dados sem ser explicitamente programado para fazê-lo