15 beste gereedskap vir sintetiese datagenerering

Sintetiese data, soos die naam sê, is iets wat kunsmatig deur KI-programme gemaak word.

Dit kan alles wees van teks, beelde, stem en selfs videomateriaal.

Nou die werklike vraag - Hoekom nie net regte data gebruik nie?

Die rede is die gebrek aan beheer oor data.

Amazon alleen genereer elke dag meer as 1000 petagrepe data. Baie ander tegnologiese of sosiale media-reuse genereer groot hoeveelhede gebruikersdata. Maar beheer oor hierdie regte data is slegs onder 'n handjievol tegnologiereuse.

Die kleiner maatskappye of beginners het egter nie toegang tot sulke oorvloed nie. En daarom kan sintetiese data 'n winsgewende geleentheid wees om prototipes op te lei en modelle te skep.

Ook die feit dat digitalisering die weg gebaan het vir maatskappye om ons data vas te lê om hul ML-modelle op te lei. Dit is nie 'n probleem vir ons solank hulle ons data gebruik om inkomste te genereer nie.

Maar die groot probleem kom voor wanneer die kuberkraker by 'n stelsel inbreek en sensitiewe data kan herwin.

Die gebruik van tradisionele anonimiseringstegnieke is nog 'n probleem.

Die tegniek gebruik pseudonimisering, ry- en kolomskuif, gidsvervanging en enkripsie.

Alhoewel dit belowend lyk, toon studies dat die identiteit van 80% van kredietkaarthouers heridentifiseer kan word uit die laaste 3 transaksies en 87% van hulle is in gevaar as hul geboortedatum, geslag en poskode blootgestel word.

Om hierdie probleem te oorkom, skuif maatskappye nou oor na sintetiese datagenereringsinstrumente. Alhoewel dit 'n alternatiewe manier bied om werklike data vas te lê, bly verwerkte data onbenullig.

Wat is sintetiese datagenerering?

Sintetiese datagenerering is 'n wiskundige en statistiese proses wat uitgevoer word deur masjienleermodelle wat opgelei word met behulp van werklike voorwerpe, mense en die omgewing.

Die uitvoerdata bevat egter geen sensitiewe data nie, maar behou die gedragskenmerke van regte data.

Sintetiese datagenerering is nie net 'n innovasie nie, maar 'n oplossing vir akkurate, veilige en koste-effektiewe datamodellering.

Volgens Gartner gaan sintetiese data werklike data teen 2030 oorskadu. Boonop is die impak reeds sigbaar waar sommige beginners op hierdie innovasie munt slaan.

Wat is die voordele van sintetiese data?

• Sintetiese datagenerering is 'n veilige, vinnige en skaalbare oplossing in vergelyking met tradisionele anonimiseringsinstrumente.
• Dit bespaar tyd en koste deur die handmatige en alledaagse voorbereiding van data te outomatiseer.
• Werklike data is hoogs bevooroordeeld teenoor bepaalde uitkomste of kategorieë. Sintetiese data verwyder sulke skewe gedrag en bied 'n diverse uitkyk op moontlikhede.
• Dit bied volledige beheer oor die data waar ontwikkelaars parameters kan aanpas om by veranderende omstandighede aan te pas.
• Met behulp van sintetiese data kan navorsers scenario's modelleer wat dalk nie bestaan ​​nie wat innovasie kan bevorder.
• Sonder om sensitiewe data in te boet, kan bemarkers 'n kliëntpersoonlikheid skep wat soos 'n ware lyk kliënt reis en gedrag.
• Herbalanseringskenmerke kan help om onakkuraathede en ontbrekende inligting te versag om 'n omvattende en kwaliteit datastel te verskaf.
• Dit kan databillikheid verseker deur billike verspreiding van data terwyl privaatheidsbeleide gevolg word.
• Sintetiese data kan op byna alle sektore toegepas word – IT en sagteware, kleinhandel, finansies, verdediging, gesondheidsorg, landbou, voedselproduksie, konstruksie, speletjies, en vele meer.

Beste gereedskap om sintetiese data te genereer

Ek gaan nou die 15 beste platforms vir sintetiese datagenerering deel wat die gaping tussen die werklike wêreld en die gesimuleerde wêreld kan verminder.

1. Wasig

Hazy is 'n VK-gebaseerde sintetiese datagenerasie-opstart wat daarop gemik is om rou bankdata vir finteg-industrieë op te lei. Hazy se datamodellering stel ontwikkelaars in staat om analitiese werkvloeie te verbeter terwyl hulle 'n hoë risiko van bedrog vermy, soos gevind terwyl hulle werklike kliëntdata versamel.

Alhoewel banke veronderstel is om API's vir dataprivaatheid en deursigtigheid te verskaf, gee dit 'n sug van verligting om aan Hazy se sintetiese data te werk, aangesien dit veiligheid bied en aan GDPR-beleide voldoen.

'n Komplekse hoeveelheid data word tydens finansiële dienste gegenereer en word gewoonlik in silo's binne maatskappye gestoor.

Die deel van werklike finansiële data binne verskillende besigheidslyne, veral vir navorsingsdoeleindes, word egter streng deur die wet beperk.

Dit verhoed ook maatskappye om nuwe inkomstestrome te skep terwyl hulle waardevolle klante-insigte verkoop. Hazy maak dus seker dat maatskappye data kan verdien deur insigte te verkoop, nie identiteite nie.

Die deel van data is deel van operasionele vereistes vir bankinstellings.

Dit stel hulle in staat om kliëntgedrag gebaseer op die transaksies te verstaan ​​en nuwe monsters te sintetiseer sonder om enige werklike data of deel daarvan te stoor. Maar as u kliëntdata in die hand gesintetiseer het, is dit net onmoontlik om dit terug te karteer na sy oorspronklike vorm.

Hazy maak ook seker dat sulke hulpbron-intensiewe prosesse binne dae bestuur word wat andersins maande kan neem.

2. K2View

K2View se sintetiese data-genereringnutsgoed is gevorderd en akkuraat vir die skep van realistiese en voldoenende sintetiese data op skaal.

Jy kan dit gebruik om nuttige data vir baie doeleindes te verskaf. Voorbeelde sluit in sagtewaretoetsing en opleiding van masjienleermodelle.

K2View se hoofaanbieding is 'n innoverende besigheidsentiteitbenadering. Dit behou verwysende integriteit wanneer sintetiese data gegenereer word. Om dit te bereik, gebruik hulle datamodel-bloudrukke wat wys hoe sake-entiteite verbind is.

Die data wat geproduseer word, is akkuraat en konsekwent oor verskillende dinge as gevolg hiervan.

K2View bied vier maniere om data te genereer, wat gekombineer kan word vir beter resultate.

1. Generatiewe KI wat gevorderde ML-algoritmes gebruik om werklike dataverspreidings en -patrone na te boots, selfs wanneer oorspronklike data yl is.
2. Reëlgebaseerde generasie wat ideaal is vir die generering van data vir nuwe funksionaliteit en negatiewe toetsscenario's.
3. Datakloning, wat substelle van produksiedata kopieer vir prestasietoetsing.
4. Datamaskering, wat PII-data beveilig deur dit te anonimiseer of te enkripteer.

3. Datomiseer

Datomize, wat in 2020 bekendgestel is, is een van die top-opstarters en 'n opkomende instrument vir sintetiese datagenerering. Datomize se KI/ML-modellering is gerig op kliëntedata van wêreldwye banke.

Om 'n verkoper te hê wat tegniese vereistes verstaan ​​en die regulatoriese raad respekteer, is die helfte van die stryd om te wen.

En Datomize staan ​​werklik uit as 'n suksesvolle kunsmatige datagenerator, derdeparty-medewerker in toetsing, ontwikkeling, innovasie sowel as monetisering.

Met Datomize kan jy maklik koppel aan ondernemingsdatabedieners soos PostgreSQL, MySQL, Oracle, ens ... en komplekse datastrukture en afhanklikhede met honderde en duisende tabelle verwerk.

Die algoritme onttrek dan gedragskenmerke uit die rou data en skep identiese data-tweelinge, maar heeltemal nie verwant aan die oorspronklike data nie.

Met API's-integrasie, wolksamewerking, datasimulasie en privaatheidskenmerke, bied Datomize moderne KI-oplossings.

Onlangs het Datomize $6 miljoen se saadfinansiering verseker vir die kommersialisering van sy dienste en om organisasies in staat te stel om hul digitale transformasiedienste op te skerp.

4. Tonic

Dikwels genoem "Die vals data maatskappy", Tonic.ai bied 'n outomatiese en anonieme manier van data sintese vir gebruik in toetsing en ontwikkeling.

Die platform implementeer ook databasis-de-identifikasie, wat beteken dat Persoonlik Identifiseerbare Data (PII) uit regte data gefiltreer word en kliënte se privaatheid beskerm word.

Tonic se robuuste AI-algoritme kategoriseer verskillende tabelle oor databasisse met behulp van die Generative Adversarial Network, of GAN-model.

Dit bestaan ​​uit twee sub-modelle – Generator en Diskrimineerder. Hulle werk teen mekaar.

Die kragopwekker haal regte insetdata en skep soortgelyke dog heeltemal nuwe datagevalle. Diskrimineerder, wat vanaf 'n generator opgelei word op beide werklike en sintetiese data, onderskei tussen beide die data. Die proses het voortgegaan solank die diskrimineerder nie tussen regte en vals data kon onderskei nie.

Die platform bewaar gedrag en afhanklikhede binne die data en maak dit maklik vir die datawetenskapspan om met ewe waardevolle data te werk deur ure se handwerk te verwyder.

Onlangs het Tonic Smart Linking Generator bekendgestel, wat van neurale netwerke gebruik maak om komplekse datastelle na te boots wat baie kategorisering vereis.

5. MEESTAL.AI

Mostly.AI is 'n Wene-gebaseerde sintetiese dataplatform wat nywerhede soos versekering, bankwese en telekommunikasie bedien. Dit maak die nuutste KI en privaatheid van die hoogste vlak moontlik, terwyl patrone en struktuur uit oorspronklike data onttrek word om heeltemal verskillende datastelle voor te berei.

Meestal.AI hou streng by die privaatheidswette van GDPR en beweer dat dit die eerste sintetiese datagenerator is wat SOC 2 Tipe 2-sertifisering ontvang het. Dit beteken die maatskappy se werksetiek volg sekuriteit, deursigtigheid en vertroulikheid.

Die platform stel gebruikers in staat om rou data van nuuts af te monster terwyl hulle die waarskynlikheid oorweeg om sintetiese data te skep waarmee hulle geen direkte verband het nie.

Maar dit beteken ook dat daar geen tweerigtingstelsel is waar heridentifikasie van die gesintetiseerde data omgekeer kan word nie.

Nie net data sintese nie. Mostly.AI se masjienleerstelsel baan ook die weg vir data-ingenieurs om verskeie aanvalscenario's te visualiseer en risiko-afkerende maatreëls te tref indien nodig.

Propvol voorspellende modellering, gevorderde analise en bedrogopsporingsfunksies, is Mostly.AI 'n sagteware wat geskik is vir besighede wat op soek is na naatlose prestasie, samewerking en innovasie.

6. Sogeti

Sogeti is 'n filiaal van Capgemini Group en 'n kognitief-gebaseerde oplossing vir dataverwerking en sintese.

Dit gebruik 'n inheemse geboude tegnologie genaamd Artificial Data Amplifier (ADA) wat kan leer en redeneer oor enige tipe data wat daaraan gevoer word, of dit nou gestruktureerde dokumente of ongestruktureerde dokumente soos handgeskrewe, foto's, geskandeerde of tabelvormige kopieë is.

ADA gebruik diep leermetodes wat herkenningsvermoëns soos mense kan naboots en Sogeti onderskei van sy mededingers.

Of dit nou by data-onttrekking kom, die ADA-stelsel kan die relevansie van die inligting wat verwerk moet word identifiseer en dit volgens die kategorieë klassifiseer.

Sodra sintetiese data gegenereer is, behou Sogeti data-eienskappe en korrelasies wat statisties soortgelyk is aan die oorspronklike data, maar met die afwesigheid van enige identiteit.

Met die implementering van die ADA-stelsel het Sogeti na vore getree as een van die beste datawetenskap-gebaseerde oplossings spesifiek vir ingenieurswese, navorsing, gehalteversekering en toetsing.

7. gesintetiseer

Synthesized.io is 'n alles-in-een AI dataOps-oplossing vir dataverskaffing, aanvulling, veilige deel en samewerking.

Die platform genereer weergawes van die oorspronklike data sowel as verskeie toetsdata-scenario's waar dit ontbrekende waardes en sensitiewe inligting identifiseer. Die maatskappy verstaan ​​die kwessie van data-wanbalanse soos ontbrekende waardes of bevooroordeelde inligting rakende voorspellende modellering.

Daarom gebruik die platform 'n outomatiese generatiewe model genaamd Synthesized SDK wat help om data te hervorm soos nodig. Die model kan seker maak dat die data relevant is, vry van enige vooroordeel en nie sensitiewe inligting bevat nie.

Boonop kan data-ingenieurs ook data anonimiseer vir hergebruik.

Onlangs het die maatskappy Synthesized SDK in Google Colab vrygestel, wat dit 'n ideale platform maak om kritiese insigte te verkry en saam te werk aan diepleerbiblioteke.

Die platform laat R&D-spanne en ondernemingskliënte mekaar vertroud maak en stel hulle in staat om die kenmerke te leer wat nodig is om hoë-end sintetiese data te skep.

Daarbenewens het die maatskappy ook 'n oopbron Python-biblioteek genaamd FairLens bekendgestel wat met Synthesized SDK werk en ontwikkelaars in staat stel om data-insigte te verkry, vooroordele te ontdek en seker te maak dat die data billik gebruik word.

Verskeie versekerings- en bankfirmas vertrou nou die gesintetiseerde SDK en maak dit 'n veeleisende platform vir datawetenskaplikes om vinniger en beter resultate te lewer as konvensionele sintetiseringstegnieke.  

8. YData

YData is 'n Portugal-gebaseerde opstart wat datawetenskaplikes help om die kwessies van swak gehalte van data of toegang tot groot gebruikersdata op te los met behulp van skaalbare KI-oplossings.

Die maatskappy bied eie nutsmiddels en outomatiese raamwerke om die proses van toegang tot data, profilering en die generering van sintetiese data te vergemaklik, terwyl die vereistes vir gebruikersprivaatheid en -beskerming nakom.

YData lewer nie net gesintetiseerde data van hoë gehalte nie, maar maak seker dat hulle vry is van vooroordeel of enige PII (Persoonlik Identifiseerbare Inligting).

Alhoewel die platform in 2019 bekendgestel is, is hul diens reeds aangeneem deur baie organisasies soos kleinhandel, finansies, gesondheidsorg, telekommunikasie en selfs openbare nutsdienste soos elektrisiteit of watervoorsiening.

Terwyl toetse soos afleidingsaanvalle uitgevoer word, hou YData-ingenieurs aanspreeklikheid vir enige risiko's van identiteitslekkasie of heridentifikasie. Daarom maak hulle gebruik van die TSTR (Train Synthetic Test Real) metode wat die vermoë van KI-gegenereerde data evalueer om vir opleidingsvoorspellingsmodelle gebruik te word.

YData het onlangs $2.7 miljoen se saadfinansiering gesluit om sy dienste wêreldwyd uit te brei, wat vennote in staat stel om sy datagenereringsvermoëns te gebruik.

9. MDClone

Die digitalisering van die gesondheidsorgbedryf het 'n oorvloed pasiëntdata gegenereer wat die bedryf in staat stel om die inligting vir persoonlike sorg te benut.

Om toegang tot kliniese data te verkry, moes navorsers egter van bemiddelaars staatmaak om toegang tot pasiënte se data te verkry. Die proses was egter stadig en het die buigsaamheid en toeganklikheid van die data beperk. Die pasiënt se privaatheid was ook 'n groot bekommernis.

MDClone bied dus 'n sistematiese benadering om gesondheidsorgdata vir navorsing, analise en sintese intyds te demokratiseer sonder om inbreuk te maak op die sensitiewe data van pasiënte.

Hierdie Israeli-gebaseerde lewenswetenskappeplatform gebruik ADAMS-infrastruktuur (vra, ontdek, optree, meet en deel) om gebruikers te help om algemene hindernisse soos databeskikbaarheid, innovasie, sekuriteit te oorkom en nuwe vennootskapsgeleenthede te bevorder.

MDClone het 'n transformerende stap geneem om gekloonde dog anonieme pasiëntdata te verskaf. Die tegnologie help om sintetiese data te skep gebaseer op werklike statistiese eienskappe van pasiënte sonder om sulke pasiënte te hê.

Met behulp van fiktiewe pasiëntdata kan gesondheidsorgverskaffers 'n uiteenlopende reeks inligting hê gebaseer op die pasiënt se ouderdom, geslag, mediese geskiedenis, ens. Hulle kan byvoorbeeld die reaksies bestudeer van verskillende tipes medikasie wat vir spesifieke siektes voorgeskryf word wat kan help hulle vind beter behandelingsmaatreëls.

10. Facteus

Facteus is 'n fintech-gebaseerde sintetiese datagenerator wat uitvoerbare insigte van transaksiebesonderhede soos krediet- en debietkaarttransaksies vaslê sonder om die sensitiewe besonderhede van die kliënte in te boet.

Die platform gebruik inheemse tegnologieë, Mimic en Quantamatics om analise, toetsing, opleiding en wolkdeling uit te voer terwyl regulatoriese en privaatheidswette gevolg word.

Mimic se datasintese-tegnologie stel ingenieurs in staat om toegang tot gebruikersdata van hoë gehalte te kry, innovasie te verhoog en nuwe inkomstestelsels te genereer.

Terwyl Mimic help om sintetiese data te genereer, stel Quantamatics gebruikers in staat om die ontbrekende deel van die inligting op te vul en toekomstige prestasie te voorspel.

Facteus het onlangs hande gevat met Pacific Epoch , 'n beleggingsnavorsingsmaatskappy, om gesintetiseerde Amerikaanse verbruikersbestedingsbesonderhede aan beleggers in die Asiatiese mark te bied.

Hierdie vennootskap sal beleggers unieke markinsigte bied om beleggingsmodelle regoor Asië en die VSA te versterk

Die maatskappy werk ook saam met Snowflake Partner Network om die data-migrasie, gebruik van ontledingsinstrumente en rekenaarvermoëns van die platform te benut deur Snowflake se wolkdienste te gebruik.

11. Enige vers

Persepsiemodellering is 'n voorpunt-tegnologie in masjienleer. Anyverse gebruik hierdie tegnologie om sinteties gesimuleerde 3D-omgewings te skep.

Dit gaan alles oor die vaslegging van werklike beeldmateriaal en die vervaardiging van sensorspesifieke data wat bekragtig, opgelei en getoets moet word.

Anyverse lewer en konfigureer verskillende scenario's vir monsterdata met behulp van 'n straalopsporingsenjin. Die tegnologie bereken die interaksie van ligstrale met voorwerpe in die toneel op 'n fisiese vlak.

Dit is baie nuttig om heeltemal verskillende tonele en dinamiese eienskappe te herskep, terwyl enige datagapings in die oorspronklike toneel gevul word.

Verlede jaar het Anyverse saamgewerk met die Lidar-gebaseerde veiligheidsoplossingverskaffer Velodyne om vinnig groeiende outonome ontwikkelingsbedryf te bedien.

Die platform ondersteun 'n wye reeks gebruiksgevalle waar ontwikkelaars opgeneemde beeldmateriaal programmaties kan beheer en verskeie weergawes van die data kan genereer.

Byvoorbeeld, die opleiding van slimkameras vir hommeltuie, voertuie of binnenshuise scenario's soos CCTV stel die platform in staat om ryk databasisse te versamel en dit te gebruik om scenario's te modelleer.

Dit kan nuttig wees om slim stede of verkeersopeenhopingsprobleme te modelleer terwyl mense se gedrag en fisika in die werklike wêreld vasgelê word.

12. CVEDIA

Gepak met veelvuldige ML-algoritmes, bied CVEDIA sintetiese rekenaarvisie-oplossings vir verbeterde objekherkenning en AI-weergawe.

Die platform werk saam met NVIDIA se Metropolis-program wat hardeware en sagteware vir hoë-end ingenieursoplossings insluit. Dit gebruik 'n reeks gereedskap, sensors en IoT vir die ontwikkeling van gevorderde KI-toepassings.

Byvoorbeeld, CVEDIA se TALOS is 'n gevorderde menslike detektor wat gesigte met hoë akkuraatheid kan identifiseer, selfs in skare situasies.

In die wêreld wat deur pandemie getref is, het sosiale distansiëring 'n nuwe norm geword. Die ACESO-instrument gebruik dus hittekaarte om insigte te kry in openbare brandpuntgebiede en hul gedrag.

Net so gebruik HERMES 'n diep leeralgoritme om tipes voertuie te klassifiseer, van fietse tot busse. Alhoewel die instrument die nommerplate anonimiseer om seker te maak dat dit voldoen aan die GDPR-regulasie.

Dieselfde geld vir TALOS en ACESO wat seker maak dat die gesigte absoluut onherkenbaar is.

Boonop kan TALOS ook gebruik word om gewere en gewere op te spoor, asook om normale voetgangers en geweerhouers te vergelyk, terwyl akkuraatheid in besige omgewings behou word.

13. Neurolabs

Neurolabs is 'n Roemenië-gebaseerde sintetiese dataplatform wat rekenaarvisiemodelle vir die kruidenierswaremark gebruik. Kleinhandelafsetpunte het dikwels probleme met intydse voorraadbestuur, misplaaste of vermiste produkte en situasies wat nie op voorraad is nie.

Neurolab integreer dus sy tuisgemaakte oplossing genaamd Re-Shelf om sulke kwessies te monitor en die interne personeel te waarsku.

Re-Shelf gebruik masjienleer en rekenaargegenereerde beelde om pixel-perfekte data intyds op te lei.

D ie platform laat gebruikers toe om toegang te verkry tot duisende gewilde voorraadhou-eenhede (produkkodes wat gebruik word om voorraad vanaf lyste of fakture te identifiseer) en dit te gebruik om sintetiese produkbeelde by te voeg wat in die databasis ontbreek.

Vir topprestasie gebruik hulle outomatiese terugvoerlusse tussen die rekenaarvisiemodel en gesintetiseerde data. Dit lei tot 'n hoëgehalte 3d-replika wat die kleur- en beligtingsvariasies van regte produkte noukeurig naboots.

Neurolabs beweer sy voorwerpherkenningsvermoë is ongeveer 20 keer vinniger en 100 keer goedkoper.

Die platform werk tans aan verskeie gebruiksgevalle soos die identifisering van vervaardigingsdefekte, sortering en oesgradering in die landbou, afvalherwinning, ens.

14. Weergegee.AI

Rendered.AI genereer fisika-gebaseerde sintetiese datastelle vir satelliet-, outonome voertuie, robotika en gesondheidsorgbedrywe.

Die maatskappy beweer dat die generering van sintetiese data so maklik soos die klik van 'n knoppie is. Daar is 'n geenkode-konfigurasie-instrument en API's vir ingenieurs om vinnige veranderinge en ontledings op datastelle aan te bring. Hulle kan datagenerering op die blaaier uitvoer en maklike werking op masjienleerwerkvloei moontlik maak sonder veel rekenaarkrag.

Sê nou, 'n maatskappy wil 'n tipe sensor vir satellietbeeldwaarneming bekendstel en wil befondsing vir die projek ontvang. In hierdie geval sal die maatskappy werklike data benodig om die toepassing te demonstreer.

Daarom kom 'n sintetiese data-oplossing van Rendered AI ter sprake waar die maatskappy verskeie intydse scenario's kan weergee en satellietagtige beelde kan repliseer.

Die platform maak ook samewerking moontlik waar verskeie gebruikers kan saamwerk op datagenereringskanale en insigte veilig via die wolk kan deel.

15. Grietjie

Gretel.ai is een van die ontluikende platforms vir die skep van sintetiese data. Gretel word self verklaar as "Privaatheidsingenieurswese as diens" wat statisties ekwivalente datastelle genereer sonder om enige sensitiewe klantdata van die oorspronklike bron af te hê.

Terwyl die data opgelei word vir sintese, vergelyk Gretel se ML-algoritme intydse inligting deur 'n volgorde-tot-volgorde-model te gebruik om die voorspelling moontlik te maak terwyl nuwe data gegenereer word.

Die platform word aangedryf met sy neurale netwerk genaamd Long Short-term Memory (LSTM) om enige gestruktureerde data van die oorspronklike na te boots.

Gretel implementeer ook differensiële privaatheid wat seker maak dat geen oorspronklike data in die stelsel gememoriseer of heridentifiseer word nie.

Gretel lyk belowend as 'n volgende generasie datagenerator, aangesien die platform belowe om binnekort in die finansies-, gesondheidsorg- en speletjiesektore te werk.

Harde Gedagtes

Vir kliënte sal data nie meer skrikwekkend wees nie. Terwyl ondernemings met beter implementering van privaatheidsbeleide hul klantafhanklikhede sou verminder.

Vir kuberkrakers dink ek hulle sal dalk hul beroep moet verander.

En vir data gaan dinge interessant wees.

Met vooruitgang in masjienleermodelle kan insigte so werklik wees soos hoe mense dink en waarneem. Verskillende permutasies en kombinasies sal dit moontlik maak om alternatiewe resultate te kry - selfs op 'n skaal wat niemand nog ooit ervaar het nie.

Dit klink so intens soos multiverse teorie, nie waar nie?

Laastens, goeie nuus vir uitvoerende hoofde van tegnologiereuse. Vir hulle beteken sintetiese data nie meer kongresverhore nie.