Syntho bietet eine Plattform für die Erzeugung synthetischer Daten, mit der Unternehmen Datensätze für KI- und maschinelle Lernmodelle erstellen können, die den Datenschutz wahren. Die Plattform gewährleistet den Datenschutz, indem sie synthetische Versionen realer Daten erstellt, die die statistischen Eigenschaften der Originaldaten beibehalten. Syntho ist ideal für Unternehmen, die Datenschutzbestimmungen einhalten und gleichzeitig Daten für Analysen und KI-Entwicklung nutzen müssen.
Merkmale von Syntho
- Erzeugung synthetischer Daten: Erstellen Sie synthetische Datensätze, die reale Daten imitieren.
- Schutz der Privatsphäre: Gewährleistung des Datenschutzes und der Einhaltung von Vorschriften.
- Anonymisierung von Daten: Schutz sensibler Informationen bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung der Datennutzung.
- Multi-Industrie-Anwendungen: Generieren Sie synthetische Daten für verschiedene Sektoren, darunter Finanzen, Gesundheitswesen und Einzelhandel.
- Skalierbare Lösung: Erstellung großer synthetischer Datensätze für den Bedarf von Unternehmen.
Vorteile der Verwendung von Syntho
- Datenschutz: Schützen Sie persönliche Informationen mit synthetischen Daten, die den Datenschutzgesetzen entsprechen.
- KI- und ML-Entwicklung: Ermöglichen Sie die Verwendung synthetischer Daten für das Training von KI- und maschinellen Lernmodellen.
- Risikominderung: Verringern Sie das Risiko von Datenschutzverletzungen, indem Sie synthetische statt echter Daten verwenden.
- Kosteneffizienz: Generieren Sie Daten, ohne dass umfangreiche Datenerfassungsprozesse erforderlich sind.
- Einhaltung von Vorschriften: Erfüllen Sie die Anforderungen des Datenschutzes und erhalten Sie gleichzeitig den Nutzen der Daten.
Anwendungsfälle für Syntho
- Maschinelles Lernen: Trainieren Sie KI-Modelle auf synthetischen Datensätzen, die reale Daten widerspiegeln.
- Gemeinsame Nutzung von Daten: Teilen Sie synthetische Daten abteilungsübergreifend oder mit Dritten, ohne den Datenschutz zu gefährden.
- Produktprüfung: Testen Sie Software und Anwendungen mit synthetischen Daten, um reale Bedingungen zu simulieren.
- Analytik im Gesundheitswesen: Analyse von Patientendaten unter Wahrung der Privatsphäre durch synthetische Datensätze.
- Finanzielle Modellierung: Erstellung synthetischer Finanzdaten für die Risikobewertung und das Modelltraining.
