Syntho proporciona una plataforma para generar datos sintéticos, lo que permite a las empresas crear conjuntos de datos que preservan la privacidad para la IA y los modelos de aprendizaje automático. La plataforma garantiza la privacidad de los datos creando versiones sintéticas de datos reales que mantienen las propiedades estadísticas de los datos originales. Syntho es ideal para las empresas que necesitan cumplir la normativa sobre privacidad de datos y, al mismo tiempo, aprovechar los datos para el análisis y el desarrollo de IA.
Características de Syntho
- Generación de datos sintéticos: Cree conjuntos de datos sintéticos que imiten los datos reales.
- Preservación de la intimidad: Garantizar la privacidad de los datos y el cumplimiento de la normativa.
- Anonimización de datos: Proteja la información confidencial al tiempo que mantiene la utilidad de los datos.
- Aplicaciones multisectoriales: Genere datos sintéticos para diversos sectores, como las finanzas, la sanidad y el comercio minorista.
- Solución escalable: Producir conjuntos de datos sintéticos a gran escala para satisfacer las necesidades de la empresa.
Ventajas de utilizar Syntho
- Protección de datos: Salvaguardar la información personal con datos sintéticos que cumplan la legislación sobre privacidad.
- Desarrollo de IA y ML: Permitir el uso de datos sintéticos para entrenar modelos de IA y aprendizaje automático.
- Reducción de riesgos: Reduzca el riesgo de filtración de datos utilizando datos sintéticos en lugar de reales.
- Eficiencia de costes: Genere datos sin necesidad de largos procesos de recopilación de datos.
- Cumplimiento de la normativa: Cumplir los requisitos de privacidad de los datos manteniendo su utilidad.
Casos de uso de Syntho
- Aprendizaje automático: Entrene modelos de IA en conjuntos de datos sintéticos que reflejen datos del mundo real.
- Intercambio de datos: Comparta datos sintéticos entre departamentos o con terceros sin comprometer la privacidad.
- Pruebas de productos: Probar software y aplicaciones utilizando datos sintéticos para simular las condiciones del mundo real.
- Analítica sanitaria: Analizar datos de pacientes preservando la privacidad mediante conjuntos de datos sintéticos.
- Modelización financiera: Crear datos financieros sintéticos para la evaluación de riesgos y el entrenamiento de modelos.
