synthetic-data-studio

Was ist das?

🎯 Simulator-Tipps

📚 Glossar

SyntheticData

Künstlich generierte Daten, die reale Daten nachahmen

GAN

Generatives gegnerisches Netzwerk

VAE

Variationeller Autoencoder

DifferentialPrivacy

Mathematische Datenschutzgarantie

Fidelity

Wie gut synthetische Daten mit realen Datenstatistiken übereinstimmen?

Utility

Wie nützlich synthetische Daten für ML sind

TSTR

Trainieren Sie mit Synthetik, testen Sie mit Real

ModeCollapse

GAN kann keine unterschiedlichen Ausgaben generieren

DataAugmentation

Erstellen weiterer Trainingsdaten aus vorhandenen

AgenticAI

KI-Systeme mit mehreren zusammenarbeitenden Agenten

🏆 Schlüsselpersonen

Ian Goodfellow

Erfundene GANs

Lei Xu

CTGAN für tabellarische Daten

Neha Patki

Synthetischer Datentresor

💬 Nachricht an Lernende

{'encouragement': "You're learning about one of AI's most practical applications. Synthetic data solves real problems - privacy, data scarcity, and fairness - that hold back AI development worldwide.", 'reminder': 'Synthetic data is already used in healthcare, finance, and autonomous vehicles. This technology protects privacy while advancing AI.', 'action': 'Generate synthetic datasets in the simulator. Compare distributions. Watch agents collaborate. See how quality metrics work.', 'dream': 'A data scientist from Kenya might develop synthetic data methods for underrepresented populations. An AI researcher from Nigeria might solve the fidelity-privacy tradeoff. Data generation needs global perspectives.', 'wiaVision': 'WIA Pin Code believes synthetic data democratizes AI. When anyone can generate training data, AI development becomes accessible to everyone, everywhere.'}