synthetic-data-studio

Qu'est-ce que c'est ?

🎯 Conseils du simulateur

📚 Glossaire

SyntheticData

Données générées artificiellement imitant des données réelles

GAN

Réseau contradictoire génératif

VAE

Encodeur automatique variationnel

DifferentialPrivacy

Garantie mathématique de confidentialité

Fidelity

Dans quelle mesure les statistiques synthétiques correspondent-elles aux données réelles ?

Utility

Quelle est l'utilité des données synthétiques pour le ML

TSTR

Entraînez-vous sur du synthétique, testez sur du réel

ModeCollapse

Le GAN ne parvient pas à générer des résultats diversifiés

DataAugmentation

Créer davantage de données de formation à partir des données existantes

AgenticAI

Systèmes d'IA avec plusieurs agents collaborateurs

🏆 Personnages clés

Ian Goodfellow

Les GAN inventés

Lei Xu

CTGAN pour les données tabulaires

Neha Patki

Coffre de données synthétiques

💬 Message aux apprenants

{'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.'}