Die neue Welt der synthetischen Daten
Synthetische Daten spielen bei der Weiterentwicklung der Datenverwaltung eine wichtige Rolle, da sie die Paradigmen der KI verändern, Datenschutzprotokolle verbessern und die Datenanalyse grundlegend verändern. Unser Whitepaper zeigt das enorme Potenzial und die vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten von synthetischen Daten auf, die diese im Zusammenspiel mit traditionellen Technologien und Generativer KI eröffnen.
Das vollständige Whitepaper herunterladen:
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WAS SIND SYNTHETISCHE DATEN?
Bei synthetischen Daten handelt es sich um einen künstlichen Datensatz, der die statistischen Eigenschaften realer Daten nachbildet und das Training und die Validierung von KI-Modellen auf sichere und datenschutzkonforme Weise ermöglicht.
Die Vorteile der Verwendung synthetischer Daten
Synthetischer Daten bietet mehrere Vorteile für verschiedene Sektoren und Anwendungsbereiche. Mit diesen gehört die aufwändige Erfassung und Bereinigung realer Daten der Vergangenheit an. Schließlich ermöglichen sie eine schnelle und effiziente Erstellung von Datensätzen. Darüber hinaus erlauben synthetische Daten die Erzeugung realistischer Daten in Situationen, in denen reale Daten knapp oder schwer zu beschaffen sind. So lassen sich Datensätze erweitern und große Datenmengen generieren, die zum Testen oder Trainieren von KI-Modellen benötigt werden, wobei strenge Datenschutz- und Sicherheitsstandards eingehalten werden können. Deshalb tragen synthetische Daten entscheidend zur Verbesserung der Genauigkeit und Widerstandsfähigkeit von KI-Modellen bei.
Anwendungsfälle
In diesem Whitepaper untersuchen wir das Potenzial synthetischer Daten in drei Bereichen.
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Datenanonymisierung und
Inhaltsmoderation
Bei diesem Ansatz werden sensible personenbezogene Daten durch synthetische Daten ersetzt. Um die statistischen Eigenschaften der Daten zu erhalten, werden Deep-Learning-Methoden eingesetzt. So kann sichergestellt werden, dass wichtige Informationen wie Name, Alter und Geschlecht anonymisiert werden, ohne die Aussagekraft des Modells zu beeinträchtigen.
Datensynthese
und -erweiterung
In diesem Fall werden synthetische Daten generiert, um die Originaldatensätze zu erweitern, was besonders in Szenarien mit unausgewogenen Merkmalen nützlich ist. Bei der Erkennung von Betrug kann beispielsweise die Knappheit betrügerischer Aktivitäten im Vergleich zu nicht betrügerischen zu verzerrten Modellen führen. Synthetische Daten helfen dabei, den Datensatz auszugleichen und die Leistung und Genauigkeit von Machine Learning-Algorithmen zu verbessern, indem sie Verzerrungen verringern.
Industrielle
Simulation
In Design und Fertigung erfordern KI-gestützte visuelle Inspektionen zur Fehlererkennung umfangreiche Trainingsdaten, darunter Bilder und 3D-Objekte. Synthetische Daten helfen bei der Erstellung künstlicher Defekte für das Training von KI-Modellen und erzeugen mit generativer KI synthetische Stile und Muster für das Produktdesign, was den Designprozess beschleunigt und Anregungen für die Kreativität bietet.
Das Engagement von Reply im Bereich der synthetischer Daten
Reply ist Vorreiter beim Thema "Synthetische Daten". Wir erschließen deren Potenzial, indem wir die Technologie genau unter die Lupe nehmen und diese praktisch im Rahmen von Tests und Experimenten erproben. In unserem Whitepaper können Sie mehr darüber erfahren.
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