Il mondo emergente dei synthetic data
Nel panorama in evoluzione del data management, i synthetic data emergono come un elemento chiave, in grado di ridisegnare i paradigmi dell'AI, migliorare i protocolli di privacy e ridefinire l'analisi dei dati. Il nostro white paper si addentra in quest'ambito, scoprendo il potenziale e le diverse applicazioni dei synthetic data sia con le tecniche tradizionali che con la Generative AI.
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#Data Synthesis
#AI models
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Cosa sono i synthetic data?
I synthetic data sono un set di dati artificiali progettati per replicare le proprietà statistiche dei dati del mondo reale, fondamentali per l'addestramento e la validazione dei modelli di AI in modo sicuro e conforme alla privacy.
I vantaggi dell'utilizzo dei synthetic data
L'uso di synthetic data offre diversi vantaggi in vari settori e per varie applicazioni. Questo tipo di dati consente di creare dataset in modo più rapido ed efficiente rispetto all'attività complessa e dispendiosa di raccogliere e ripulire i dati del mondo reale. Inoltre, i synthetic data consentono di generare dati realistici in situazioni in cui i dati reali sono scarsi o difficili da reperire. Ciò diventa fondamentale per espandere i dataset e generare grandi volumi di dati necessari per testare o addestrare i modelli di AI, rispettando al contempo i rigorosi standard di privacy e sicurezza. Infine, la capacità dell'AI di produrre una serie di dati eterogenei è essenziale per ottenere dataset più completi, migliorando così l'accuratezza e la resilienza dei modelli di AI.
Synthetic data: casi d'uso
In questo white paper, esploriamo il potenziale dei synthetic data in tre aree principali.
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Anonimizzazione dei dati e
moderazione dei contenuti
Questo approccio prevede la sostituzione delle informazioni sensibili di identificazione personale in dati tabellari mediante i synthetic data. Tecniche come il deep learning vengono utilizzate per preservare le proprietà statistiche dei dati, garantendo l'anonimizzazione di informazioni cruciali come nome, età e sesso senza compromettere la validità del modello.
Sintesi ed aumento
dei dati
In questo caso, vengono generati synthetic data per aumentare i dataset originali, particolarmente utili in scenari con caratteristiche non bilanciate. Ad esempio, nel rilevamento delle frodi, la scarsità di attività fraudolente rispetto a quelle non fraudolente può portare a modelli distorti. I synthetic data aiutano a bilanciare il dataset, migliorando le prestazioni e l'accuratezza degli algoritmi di machine learning e mitigando le distorsioni.
Simulazione
industriale
Nell'ambito del design e del manufacturing, le ispezioni visive potenziate dall'AI per il rilevamento dei difetti richiedono un'ampia quantità di dati di addestramento, tra cui immagini e oggetti 3D. I synthetic data aiutano a creare difetti artificiali per l'addestramento dei modelli di AI e, con la Generative AI, producono stili e modelli per il design dei prodotti, accelerando il processo di progettazione e offrendo spunti creativi.
Il supporto di Reply nel campo dei synthetic data
Reply è in prima linea nel valorizzare il potenziale dei synthetic data. Il nostro approccio prevede un'esplorazione approfondita e applicazioni pratiche di questa tecnologia, valutandone l'impatto e le capacità attraverso una serie di test ed esperienze. Per approfondire l'argomento, scarica il nostro white paper.
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