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Mejores herramientas de datos sintéticos

Matthew Miller
MM
Investigado y escrito por Matthew Miller

Las herramientas de datos sintéticos son plataformas que generan medios sintéticos o conjuntos de datos sintéticos, como imágenes, texto o datos estructurados, basados en datos originales para pruebas, entrenamiento de modelos y simulación. Permiten a los usuarios producir datos artificiales desde cero que protegen la información sensible a la privacidad mientras mantienen las características matemáticas y relaciones inherentes al conjunto de datos original.

Las plataformas de datos sintéticos son utilizadas principalmente por científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático e investigadores en campos como la tecnología, la salud y las finanzas. Ayudan a las empresas a construir rápidamente conjuntos de datos para pruebas, aprendizaje automático, validación de datos y más, asegurando la privacidad y resolviendo la escasez de datos. Al simular situaciones del mundo real, las herramientas de generación de datos sintéticos permiten a las empresas e investigadores mejorar algoritmos e innovar sin depender de datos sensibles o no disponibles.

Los datos sintéticos pueden ser creados a través de métodos como imágenes generadas por computadora (CGI), redes neuronales generativas (GAN) y heurísticas. Vienen en dos tipos: datos estructurados, que incluyen números y valores, y datos no estructurados, como imágenes y videos.

El principal beneficio de usar datos sintéticos es que se pueden utilizar sin arriesgar la privacidad o violar el cumplimiento. El software de datos sintéticos también incluye salvaguardas de privacidad, como la privacidad diferencial, para asegurar que la información individual se mantenga segura. Esto facilita a las organizaciones compartir datos sin poner en riesgo la privacidad personal.

Mientras que el software de enmascaramiento de datos también protege la información privada, no permite crear datos artificiales o manejar conjuntos de datos a gran escala como el generador de datos sintéticos. Además, las empresas que buscan abordar el sesgo algorítmico pueden usar datos sintéticos para reducir sesgos en sus conjuntos de datos originales.

Para calificar para la inclusión en la categoría de Datos Sintéticos, un producto debe:

Generar datos sintéticos, como imágenes y datos estructurados Convertir datos sensibles a la privacidad en un conjunto de datos completamente anónimo mientras mantiene la granularidad Funcionar de inmediato y asegurar que el modelo generativo pueda generar automáticamente los datos sin ser programado explícitamente para hacerlo

Mejores Herramientas de Datos Sintéticos En Resumen

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    Watsonx.ai es parte de la plataforma IBM watsonx que reúne nuevas capacidades de IA generativa, impulsadas por modelos fundacionales y aprendizaje automático tradicional en un estudio poderoso que aba

    Usuarios
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    • Software de Computadora
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    • 35% Pequeña Empresa
    • 33% Mediana Empresa
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    Los Pros y Contras se recopilan a partir de comentarios de reseñas y se agrupan en temas para proporcionar un resumen fácil de entender de las reseñas de los usuarios.
    Pros
    Facilidad de uso
    50
    Variedad de modelos
    20
    Intuitivo
    17
    Características
    16
    Interfaz de usuario
    16
    Contras
    Mejora necesaria
    17
    Caro
    12
    Mejora de UX
    12
    Aprendizaje difícil
    10
    Complejidad
    9
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    Vendedor
    IBM
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    Año de fundación
    1911
    Ubicación de la sede
    Armonk, NY
    Twitter
    @IBM
    710,413 seguidores en Twitter
    Página de LinkedIn®
    www.linkedin.com
    328,966 empleados en LinkedIn®
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Watsonx.ai es parte de la plataforma IBM watsonx que reúne nuevas capacidades de IA generativa, impulsadas por modelos fundacionales y aprendizaje automático tradicional en un estudio poderoso que aba

Usuarios
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Pros
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Variedad de modelos
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Intuitivo
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Interfaz de usuario
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Contras
Mejora necesaria
17
Caro
12
Mejora de UX
12
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Vendedor
IBM
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    Tumult Analytics es una biblioteca de Python de código abierto que facilita y asegura el uso de la privacidad diferencial; permitiendo a las organizaciones liberar de manera segura resúmenes estadísti

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    Durham
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Tumult Analytics es una biblioteca de Python de código abierto que facilita y asegura el uso de la privacidad diferencial; permitiendo a las organizaciones liberar de manera segura resúmenes estadísti

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    Nuestra misión es permitir a los desarrolladores experimentar, colaborar y construir con datos de manera segura y rápida.

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    Segmento de Mercado
    • 77% Mediana Empresa
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    Vendedor
    Gretel.ai
    Año de fundación
    2020
    Ubicación de la sede
    Palo Alto, US
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Nuestra misión es permitir a los desarrolladores experimentar, colaborar y construir con datos de manera segura y rápida.

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Gretel.ai
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    YData ayuda a los equipos de ciencia de datos a construir mejores conjuntos de datos para IA.

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    Segmento de Mercado
    • 67% Mediana Empresa
    • 25% Pequeña Empresa
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    Vendedor
    YData
    Año de fundación
    2019
    Ubicación de la sede
    Seattle, WA
    Twitter
    @YData_ai
    688 seguidores en Twitter
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    34 empleados en LinkedIn®
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YData ayuda a los equipos de ciencia de datos a construir mejores conjuntos de datos para IA.

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YData
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2019
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    KopiKat es una herramienta de aumento de datos de imágenes generativas que ayuda a mejorar la precisión del modelo de IA sin cambiar la arquitectura de la red. Crea una nueva copia fotorrealista de la

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    Segmento de Mercado
    • 69% Pequeña Empresa
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    Vendedor
    OpenCV.ai
    Año de fundación
    2023
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KopiKat es una herramienta de aumento de datos de imágenes generativas que ayuda a mejorar la precisión del modelo de IA sin cambiar la arquitectura de la red. Crea una nueva copia fotorrealista de la

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Vendedor
OpenCV.ai
Año de fundación
2023
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    Synthesis AI es una tecnología pionera de datos sintéticos que construye una IA más capaz.

    Usuarios
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    Segmento de Mercado
    • 73% Pequeña Empresa
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    Pros
    Facilidad de uso
    6
    Calidad
    4
    Tecnología de IA
    2
    Facilidad de edición
    2
    Innovación
    2
    Contras
    Limitaciones de crédito
    2
    Caro
    2
    Problemas de edición
    1
    Planes caros
    1
    Personalización limitada
    1
  • Detalles del vendedor
    Expandir/Contraer Detalles del vendedor
  • Detalles del vendedor
    Vendedor
    Synthesis
    Año de fundación
    2019
    Ubicación de la sede
    San Francisco, CA
    Twitter
    @SynthesisAI_
    661 seguidores en Twitter
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Synthesis AI es una tecnología pionera de datos sintéticos que construye una IA más capaz.

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Vendedor
Synthesis
Año de fundación
2019
Ubicación de la sede
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@SynthesisAI_
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    CA Test Data Manager combina de manera única elementos de subsetting de datos, enmascaramiento, datos sintéticos, clonación y generación de datos bajo demanda para permitir que los equipos de prueba s

    Usuarios
    No hay información disponible
    Industrias
    • Contabilidad
    • Banca
    Segmento de Mercado
    • 48% Pequeña Empresa
    • 33% Empresa
  • Detalles del vendedor
    Expandir/Contraer Detalles del vendedor
  • Detalles del vendedor
    Vendedor
    Broadcom
    Año de fundación
    1991
    Ubicación de la sede
    San Jose, CA
    Twitter
    @broadcom
    60,219 seguidores en Twitter
    Página de LinkedIn®
    www.linkedin.com
    58,028 empleados en LinkedIn®
    Propiedad
    NASDAQ: CA
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CA Test Data Manager combina de manera única elementos de subsetting de datos, enmascaramiento, datos sintéticos, clonación y generación de datos bajo demanda para permitir que los equipos de prueba s

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Vendedor
Broadcom
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1991
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    Syntheticus® es una empresa de tecnología fundada en 2021 y con sede en Zúrich, Suiza. Estamos a la vanguardia de la innovación e investigación en Tecnologías de Mejora de la Privacidad, trabajando en

    Usuarios
    No hay información disponible
    Industrias
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    Segmento de Mercado
    • 60% Pequeña Empresa
    • 30% Mediana Empresa
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    Año de fundación
    2021
    Ubicación de la sede
    Zurich, CH
    Página de LinkedIn®
    www.linkedin.com
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Syntheticus® es una empresa de tecnología fundada en 2021 y con sede en Zúrich, Suiza. Estamos a la vanguardia de la innovación e investigación en Tecnologías de Mejora de la Privacidad, trabajando en

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2021
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    Tonic.ai ofrece una plataforma para desarrolladores para la desidentificación, síntesis, subconjunto y aprovisionamiento de datos para mantener los datos de prueba seguros, accesibles y sincronizados

    Usuarios
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    Industrias
    • Software de Computadora
    • Tecnología de la información y servicios
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    • 43% Mediana Empresa
    • 34% Pequeña Empresa
  • Detalles del vendedor
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    Vendedor
    Tonic.ai
    Sitio web de la empresa
    Año de fundación
    2018
    Ubicación de la sede
    San Francisco, California
    Twitter
    @tonicfakedata
    685 seguidores en Twitter
    Página de LinkedIn®
    www.linkedin.com
    104 empleados en LinkedIn®
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Tonic.ai ofrece una plataforma para desarrolladores para la desidentificación, síntesis, subconjunto y aprovisionamiento de datos para mantener los datos de prueba seguros, accesibles y sincronizados

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Vendedor
Tonic.ai
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2018
Ubicación de la sede
San Francisco, California
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    La plataforma de datos sintéticos de MOSTLY AI es el generador de datos sintéticos líder a nivel mundial. Su plataforma permite a las empresas de diversas industrias desbloquear, compartir, corregir y

    Usuarios
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    Industrias
    No hay información disponible
    Segmento de Mercado
    • 53% Pequeña Empresa
    • 24% Empresa
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    Expandir/Contraer Detalles del vendedor
  • Detalles del vendedor
    Vendedor
    MOSTLY AI
    Año de fundación
    2017
    Ubicación de la sede
    Vienna, Wien
    Twitter
    @mostly_ai
    473 seguidores en Twitter
    Página de LinkedIn®
    www.linkedin.com
    60 empleados en LinkedIn®
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La plataforma de datos sintéticos de MOSTLY AI es el generador de datos sintéticos líder a nivel mundial. Su plataforma permite a las empresas de diversas industrias desbloquear, compartir, corregir y

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  • 53% Pequeña Empresa
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Vendedor
MOSTLY AI
Año de fundación
2017
Ubicación de la sede
Vienna, Wien
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    Syntho es una empresa con sede en Ámsterdam que está revolucionando la industria tecnológica con datos sintéticos generados por IA. Como el proveedor líder de software de datos sintéticos, la misión d

    Usuarios
    No hay información disponible
    Industrias
    No hay información disponible
    Segmento de Mercado
    • 69% Pequeña Empresa
    • 19% Mediana Empresa
  • Detalles del vendedor
    Expandir/Contraer Detalles del vendedor
  • Detalles del vendedor
    Vendedor
    Syntho
    Año de fundación
    2020
    Ubicación de la sede
    Amsterdam, Noord Holland
    Página de LinkedIn®
    www.linkedin.com
    16 empleados en LinkedIn®
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Syntho es una empresa con sede en Ámsterdam que está revolucionando la industria tecnológica con datos sintéticos generados por IA. Como el proveedor líder de software de datos sintéticos, la misión d

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  • 69% Pequeña Empresa
  • 19% Mediana Empresa
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Syntho
Año de fundación
2020
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Amsterdam, Noord Holland
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    GenRocket es el líder tecnológico en generación de datos sintéticos para casos de uso de ingeniería de calidad y aprendizaje automático. Lo llamamos Automatización de Datos de Prueba Sintéticos (TDA)

    Usuarios
    No hay información disponible
    Industrias
    No hay información disponible
    Segmento de Mercado
    • 73% Empresa
    • 27% Pequeña Empresa
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    Vendedor
    GenRocket
    Año de fundación
    2012
    Ubicación de la sede
    Ojai, CA
    Twitter
    @GenRocketINC
    376 seguidores en Twitter
    Página de LinkedIn®
    www.linkedin.com
    27 empleados en LinkedIn®
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GenRocket es el líder tecnológico en generación de datos sintéticos para casos de uso de ingeniería de calidad y aprendizaje automático. Lo llamamos Automatización de Datos de Prueba Sintéticos (TDA)

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Vendedor
GenRocket
Año de fundación
2012
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Ojai, CA
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    Hazy es la empresa líder mundial en datos sintéticos, re-ingeniería de datos empresariales para que sean más rápidos, fáciles y seguros de usar. Los datos nunca han sido más valiosos. Pero con las cr

    Usuarios
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    Industrias
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    • 50% Mediana Empresa
    • 38% Pequeña Empresa
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    Vendedor
    Hazy Limited
    Año de fundación
    2017
    Ubicación de la sede
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Hazy es la empresa líder mundial en datos sintéticos, re-ingeniería de datos empresariales para que sean más rápidos, fáciles y seguros de usar. Los datos nunca han sido más valiosos. Pero con las cr

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  • 50% Mediana Empresa
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Vendedor
Hazy Limited
Año de fundación
2017
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London, GB
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    Deep Vision Data se especializa en la creación de datos de entrenamiento sintéticos para el entrenamiento supervisado y no supervisado de sistemas de aprendizaje automático, como redes neuronales prof

    Usuarios
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    Industrias
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    • 38% Mediana Empresa
    • 38% Pequeña Empresa
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Deep Vision Data se especializa en la creación de datos de entrenamiento sintéticos para el entrenamiento supervisado y no supervisado de sistemas de aprendizaje automático, como redes neuronales prof

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  • 38% Mediana Empresa
  • 38% Pequeña Empresa
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    La generación de datos de prueba ayuda a automatizar y acelerar la creación de datos de prueba cuando las copias de los datos de producción son incompletas, no están disponibles o no pueden garantizar

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    Industrias
    No hay información disponible
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    • 71% Pequeña Empresa
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  • Pros y Contras
    Expandir/Contraer Pros y Contras
  • Pros y Contras de Test Data Generation
    ¿Cómo se determinan estas?Información
    Los Pros y Contras se recopilan a partir de comentarios de reseñas y se agrupan en temas para proporcionar un resumen fácil de entender de las reseñas de los usuarios.
    Pros
    Automatización
    2
    Facilidad de uso
    2
    Mejora de la eficiencia
    1
    Integraciones
    1
    Pruebas versátiles
    1
    Contras
    Problemas de integración
    2
    Curva de aprendizaje difícil
    1
    Inexactitud
    1
    Personalización limitada
    1
    Pobre atención al cliente
    1
  • Detalles del vendedor
    Expandir/Contraer Detalles del vendedor
  • Detalles del vendedor
    Vendedor
    Informatica
    Año de fundación
    1993
    Ubicación de la sede
    Redwood City, CA
    Twitter
    @Informatica
    101,071 seguidores en Twitter
    Página de LinkedIn®
    www.linkedin.com
    5,380 empleados en LinkedIn®
    Propiedad
    NYSE: INFA
Descripción del Producto
¿Cómo se determinan estas?Información
Esta descripción es proporcionada por el vendedor.

La generación de datos de prueba ayuda a automatizar y acelerar la creación de datos de prueba cuando las copias de los datos de producción son incompletas, no están disponibles o no pueden garantizar

Usuarios
No hay información disponible
Industrias
No hay información disponible
Segmento de Mercado
  • 71% Pequeña Empresa
  • 29% Mediana Empresa
Pros y Contras de Test Data Generation
¿Cómo se determinan estas?Información
Los Pros y Contras se recopilan a partir de comentarios de reseñas y se agrupan en temas para proporcionar un resumen fácil de entender de las reseñas de los usuarios.
Pros
Automatización
2
Facilidad de uso
2
Mejora de la eficiencia
1
Integraciones
1
Pruebas versátiles
1
Contras
Problemas de integración
2
Curva de aprendizaje difícil
1
Inexactitud
1
Personalización limitada
1
Pobre atención al cliente
1
Detalles del vendedor
Vendedor
Informatica
Año de fundación
1993
Ubicación de la sede
Redwood City, CA
Twitter
@Informatica
101,071 seguidores en Twitter
Página de LinkedIn®
www.linkedin.com
5,380 empleados en LinkedIn®
Propiedad
NYSE: INFA
  • Resumen
    Expandir/Contraer Resumen
  • Descripción del Producto
    ¿Cómo se determinan estas?Información
    Esta descripción es proporcionada por el vendedor.

    - Identifica PII (Información de Identificación Personal) y PHI (Información de Salud Personal) en almacenes de datos corporativos (RDBMS, XML, JSON) - Ayuda a desidentificar los datos para que se el

    Usuarios
    No hay información disponible
    Industrias
    No hay información disponible
    Segmento de Mercado
    • 80% Pequeña Empresa
    • 20% Mediana Empresa
  • Detalles del vendedor
    Expandir/Contraer Detalles del vendedor
  • Detalles del vendedor
    Vendedor
    Brudata
    Página de LinkedIn®
    www.linkedin.com
    1 empleados en LinkedIn®
Descripción del Producto
¿Cómo se determinan estas?Información
Esta descripción es proporcionada por el vendedor.

- Identifica PII (Información de Identificación Personal) y PHI (Información de Salud Personal) en almacenes de datos corporativos (RDBMS, XML, JSON) - Ayuda a desidentificar los datos para que se el

Usuarios
No hay información disponible
Industrias
No hay información disponible
Segmento de Mercado
  • 80% Pequeña Empresa
  • 20% Mediana Empresa
Detalles del vendedor
Vendedor
Brudata
Página de LinkedIn®
www.linkedin.com
1 empleados en LinkedIn®
(5)4.5 de 5
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  • Resumen
    Expandir/Contraer Resumen
  • Descripción del Producto
    ¿Cómo se determinan estas?Información
    Esta descripción es proporcionada por el vendedor.

    Subsalt crea datos sintéticos que cumplen con las exenciones de datos anonimizados y desidentificados en las principales leyes de privacidad de datos, para que los datos valiosos puedan compartirse co

    Usuarios
    No hay información disponible
    Industrias
    No hay información disponible
    Segmento de Mercado
    • 60% Mediana Empresa
    • 20% Empresa
  • Detalles del vendedor
    Expandir/Contraer Detalles del vendedor
  • Detalles del vendedor
    Vendedor
    Subsalt
    Año de fundación
    2021
    Ubicación de la sede
    Distributed, US
    Página de LinkedIn®
    www.linkedin.com
    6 empleados en LinkedIn®
Descripción del Producto
¿Cómo se determinan estas?Información
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Subsalt crea datos sintéticos que cumplen con las exenciones de datos anonimizados y desidentificados en las principales leyes de privacidad de datos, para que los datos valiosos puedan compartirse co

Usuarios
No hay información disponible
Industrias
No hay información disponible
Segmento de Mercado
  • 60% Mediana Empresa
  • 20% Empresa
Detalles del vendedor
Vendedor
Subsalt
Año de fundación
2021
Ubicación de la sede
Distributed, US
Página de LinkedIn®
www.linkedin.com
6 empleados en LinkedIn®
(4)4.9 de 5
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  • Resumen
    Expandir/Contraer Resumen
  • Descripción del Producto
    ¿Cómo se determinan estas?Información
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    MDClone ofrece un entorno innovador de análisis de datos de autoservicio que impulsa la exploración, el descubrimiento y la colaboración en los ecosistemas de salud, entre instituciones y a nivel glob

    Usuarios
    No hay información disponible
    Industrias
    No hay información disponible
    Segmento de Mercado
    • 50% Pequeña Empresa
    • 25% Mediana Empresa
  • Detalles del vendedor
    Expandir/Contraer Detalles del vendedor
  • Detalles del vendedor
    Vendedor
    MDClone
    Año de fundación
    2015
    Ubicación de la sede
    Beer-Sheva, Israel
    Twitter
    @MDCloneHQ
    304 seguidores en Twitter
    Página de LinkedIn®
    www.linkedin.com
    146 empleados en LinkedIn®
Descripción del Producto
¿Cómo se determinan estas?Información
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MDClone ofrece un entorno innovador de análisis de datos de autoservicio que impulsa la exploración, el descubrimiento y la colaboración en los ecosistemas de salud, entre instituciones y a nivel glob

Usuarios
No hay información disponible
Industrias
No hay información disponible
Segmento de Mercado
  • 50% Pequeña Empresa
  • 25% Mediana Empresa
Detalles del vendedor
Vendedor
MDClone
Año de fundación
2015
Ubicación de la sede
Beer-Sheva, Israel
Twitter
@MDCloneHQ
304 seguidores en Twitter
Página de LinkedIn®
www.linkedin.com
146 empleados en LinkedIn®
  • Resumen
    Expandir/Contraer Resumen
  • Descripción del Producto
    ¿Cómo se determinan estas?Información
    Esta descripción es proporcionada por el vendedor.

    DATAMIMIC: Desata el poder de la IA en la generación de datos de prueba basados en modelos y la protección de la privacidad. Especializándose en la creación y ofuscación de datos de prueba de nivel em

    Usuarios
    No hay información disponible
    Industrias
    No hay información disponible
    Segmento de Mercado
    • 40% Empresa
    • 40% Pequeña Empresa
  • Pros y Contras
    Expandir/Contraer Pros y Contras
  • Pros y Contras de DATAMIMIC
    ¿Cómo se determinan estas?Información
    Los Pros y Contras se recopilan a partir de comentarios de reseñas y se agrupan en temas para proporcionar un resumen fácil de entender de las reseñas de los usuarios.
    Pros
    Gestión de Datos
    4
    Eficiencia en el desarrollo
    1
    Facilidad de uso
    1
    Integraciones fáciles
    1
    Eficiencia
    1
    Contras
    Restricciones de datos
    1
    Aprendizaje difícil
    1
    Caro
    1
    Problemas de integración
    1
    Curva de aprendizaje
    1
  • Detalles del vendedor
    Expandir/Contraer Detalles del vendedor
  • Detalles del vendedor
    Vendedor
    rapiddweller
    Año de fundación
    2019
    Ubicación de la sede
    Hamburg, Hamburg
    Twitter
    @rapiddweller
    9 seguidores en Twitter
    Página de LinkedIn®
    www.linkedin.com
    10 empleados en LinkedIn®
Descripción del Producto
¿Cómo se determinan estas?Información
Esta descripción es proporcionada por el vendedor.

DATAMIMIC: Desata el poder de la IA en la generación de datos de prueba basados en modelos y la protección de la privacidad. Especializándose en la creación y ofuscación de datos de prueba de nivel em

Usuarios
No hay información disponible
Industrias
No hay información disponible
Segmento de Mercado
  • 40% Empresa
  • 40% Pequeña Empresa
Pros y Contras de DATAMIMIC
¿Cómo se determinan estas?Información
Los Pros y Contras se recopilan a partir de comentarios de reseñas y se agrupan en temas para proporcionar un resumen fácil de entender de las reseñas de los usuarios.
Pros
Gestión de Datos
4
Eficiencia en el desarrollo
1
Facilidad de uso
1
Integraciones fáciles
1
Eficiencia
1
Contras
Restricciones de datos
1
Aprendizaje difícil
1
Caro
1
Problemas de integración
1
Curva de aprendizaje
1
Detalles del vendedor
Vendedor
rapiddweller
Año de fundación
2019
Ubicación de la sede
Hamburg, Hamburg
Twitter
@rapiddweller
9 seguidores en Twitter
Página de LinkedIn®
www.linkedin.com
10 empleados en LinkedIn®
  • Resumen
    Expandir/Contraer Resumen
  • Descripción del Producto
    ¿Cómo se determinan estas?Información
    Esta descripción es proporcionada por el vendedor.

    Marvin procesa datos estructurados para el desarrollo de software, mejorando tu proceso de desarrollo de software.

    Usuarios
    No hay información disponible
    Industrias
    No hay información disponible
    Segmento de Mercado
    • 50% Pequeña Empresa
    • 33% Mediana Empresa
  • Pros y Contras
    Expandir/Contraer Pros y Contras
  • Pros y Contras de Marvin AI
    ¿Cómo se determinan estas?Información
    Los Pros y Contras se recopilan a partir de comentarios de reseñas y se agrupan en temas para proporcionar un resumen fácil de entender de las reseñas de los usuarios.
    Pros
    Facilidad de uso
    9
    Tecnología de IA
    3
    Intuitivo
    3
    Variedad de modelos
    3
    Código Abierto
    3
    Contras
    Limitaciones de uso
    3
    Limitaciones de la IA
    2
    Limitaciones
    2
    Implementación compleja
    1
    Configuración compleja
    1
  • Detalles del vendedor
    Expandir/Contraer Detalles del vendedor
  • Detalles del vendedor
    Vendedor
    Askmarvinai
    Ubicación de la sede
    N/A
    Página de LinkedIn®
    www.linkedin.com
    1 empleados en LinkedIn®
Descripción del Producto
¿Cómo se determinan estas?Información
Esta descripción es proporcionada por el vendedor.

Marvin procesa datos estructurados para el desarrollo de software, mejorando tu proceso de desarrollo de software.

Usuarios
No hay información disponible
Industrias
No hay información disponible
Segmento de Mercado
  • 50% Pequeña Empresa
  • 33% Mediana Empresa
Pros y Contras de Marvin AI
¿Cómo se determinan estas?Información
Los Pros y Contras se recopilan a partir de comentarios de reseñas y se agrupan en temas para proporcionar un resumen fácil de entender de las reseñas de los usuarios.
Pros
Facilidad de uso
9
Tecnología de IA
3
Intuitivo
3
Variedad de modelos
3
Código Abierto
3
Contras
Limitaciones de uso
3
Limitaciones de la IA
2
Limitaciones
2
Implementación compleja
1
Configuración compleja
1
Detalles del vendedor
Vendedor
Askmarvinai
Ubicación de la sede
N/A
Página de LinkedIn®
www.linkedin.com
1 empleados en LinkedIn®
  • Resumen
    Expandir/Contraer Resumen
  • Descripción del Producto
    ¿Cómo se determinan estas?Información
    Esta descripción es proporcionada por el vendedor.

    syntheticAIdata es su socio en la creación de datos sintéticos que le permite elaborar conjuntos de datos diversos sin esfuerzo y a gran escala. Utilizar nuestra solución no solo significa reducciones

    Usuarios
    No hay información disponible
    Industrias
    No hay información disponible
    Segmento de Mercado
    • 100% Pequeña Empresa
    • 33% Mediana Empresa
  • Detalles del vendedor
    Expandir/Contraer Detalles del vendedor
  • Detalles del vendedor
    Año de fundación
    2021
    Ubicación de la sede
    Copenhagen
    Página de LinkedIn®
    www.linkedin.com
    4 empleados en LinkedIn®
Descripción del Producto
¿Cómo se determinan estas?Información
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syntheticAIdata es su socio en la creación de datos sintéticos que le permite elaborar conjuntos de datos diversos sin esfuerzo y a gran escala. Utilizar nuestra solución no solo significa reducciones

Usuarios
No hay información disponible
Industrias
No hay información disponible
Segmento de Mercado
  • 100% Pequeña Empresa
  • 33% Mediana Empresa
Detalles del vendedor
Año de fundación
2021
Ubicación de la sede
Copenhagen
Página de LinkedIn®
www.linkedin.com
4 empleados en LinkedIn®
  • Resumen
    Expandir/Contraer Resumen
  • Descripción del Producto
    ¿Cómo se determinan estas?Información
    Esta descripción es proporcionada por el vendedor.

    BENERATOR es una solución líder para generar datos sintéticos, anonimizar y ofuscar datos de producción, aprovechando un enfoque basado en modelos para un uso seguro y conforme al GDPR en desarrollo,

    Usuarios
    No hay información disponible
    Industrias
    No hay información disponible
    Segmento de Mercado
    • 100% Pequeña Empresa
  • Pros y Contras
    Expandir/Contraer Pros y Contras
  • Pros y Contras de BENERATOR
    ¿Cómo se determinan estas?Información
    Los Pros y Contras se recopilan a partir de comentarios de reseñas y se agrupan en temas para proporcionar un resumen fácil de entender de las reseñas de los usuarios.
    Pros
    Características
    1
    Contras
    Configuración compleja
    1
    Caro
    1
  • Detalles del vendedor
    Expandir/Contraer Detalles del vendedor
  • Detalles del vendedor
    Vendedor
    rapiddweller
    Año de fundación
    2019
    Ubicación de la sede
    Hamburg, Hamburg
    Twitter
    @rapiddweller
    9 seguidores en Twitter
    Página de LinkedIn®
    www.linkedin.com
    10 empleados en LinkedIn®
Descripción del Producto
¿Cómo se determinan estas?Información
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BENERATOR es una solución líder para generar datos sintéticos, anonimizar y ofuscar datos de producción, aprovechando un enfoque basado en modelos para un uso seguro y conforme al GDPR en desarrollo,

Usuarios
No hay información disponible
Industrias
No hay información disponible
Segmento de Mercado
  • 100% Pequeña Empresa
Pros y Contras de BENERATOR
¿Cómo se determinan estas?Información
Los Pros y Contras se recopilan a partir de comentarios de reseñas y se agrupan en temas para proporcionar un resumen fácil de entender de las reseñas de los usuarios.
Pros
Características
1
Contras
Configuración compleja
1
Caro
1
Detalles del vendedor
Vendedor
rapiddweller
Año de fundación
2019
Ubicación de la sede
Hamburg, Hamburg
Twitter
@rapiddweller
9 seguidores en Twitter
Página de LinkedIn®
www.linkedin.com
10 empleados en LinkedIn®
  • Resumen
    Expandir/Contraer Resumen
  • Descripción del Producto
    ¿Cómo se determinan estas?Información
    Esta descripción es proporcionada por el vendedor.

    Enmascaramiento de datos y generación de datos sintéticos de manera consistente en cualquier base de datos o sistema compatible: Oracle, DB2, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, MySQL, MariaDB y muchos

    Usuarios
    No hay información disponible
    Industrias
    No hay información disponible
    Segmento de Mercado
    • 50% Pequeña Empresa
    • 33% Mediana Empresa
  • Detalles del vendedor
    Expandir/Contraer Detalles del vendedor
  • Detalles del vendedor
    Vendedor
    DATPROF
    Año de fundación
    2003
    Ubicación de la sede
    Groningen, NL
    Twitter
    @DATPROF
    167 seguidores en Twitter
    Página de LinkedIn®
    www.linkedin.com
    15 empleados en LinkedIn®
Descripción del Producto
¿Cómo se determinan estas?Información
Esta descripción es proporcionada por el vendedor.

Enmascaramiento de datos y generación de datos sintéticos de manera consistente en cualquier base de datos o sistema compatible: Oracle, DB2, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, MySQL, MariaDB y muchos

Usuarios
No hay información disponible
Industrias
No hay información disponible
Segmento de Mercado
  • 50% Pequeña Empresa
  • 33% Mediana Empresa
Detalles del vendedor
Vendedor
DATPROF
Año de fundación
2003
Ubicación de la sede
Groningen, NL
Twitter
@DATPROF
167 seguidores en Twitter
Página de LinkedIn®
www.linkedin.com
15 empleados en LinkedIn®
(4)4.1 de 5
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  • Resumen
    Expandir/Contraer Resumen
  • Descripción del Producto
    ¿Cómo se determinan estas?Información
    Esta descripción es proporcionada por el vendedor.

    Una plataforma lista para empresas para generar datos sintéticos que preservan la privacidad a partir de tipos de datos estructurados. ✅ Alta utilidad y garantías de privacidad ✅ Utilice los datos s

    Usuarios
    No hay información disponible
    Industrias
    No hay información disponible
    Segmento de Mercado
    • 75% Pequeña Empresa
    • 25% Mediana Empresa
  • Detalles del vendedor
    Expandir/Contraer Detalles del vendedor
  • Detalles del vendedor
    Vendedor
    Statice
    Página de LinkedIn®
    www.linkedin.com
    5 empleados en LinkedIn®
    Ingresos totales (MM USD)
    $1,869
Descripción del Producto
¿Cómo se determinan estas?Información
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Una plataforma lista para empresas para generar datos sintéticos que preservan la privacidad a partir de tipos de datos estructurados. ✅ Alta utilidad y garantías de privacidad ✅ Utilice los datos s

Usuarios
No hay información disponible
Industrias
No hay información disponible
Segmento de Mercado
  • 75% Pequeña Empresa
  • 25% Mediana Empresa
Detalles del vendedor
Vendedor
Statice
Página de LinkedIn®
www.linkedin.com
5 empleados en LinkedIn®
Ingresos totales (MM USD)
$1,869
  • Resumen
    Expandir/Contraer Resumen
  • Descripción del Producto
    ¿Cómo se determinan estas?Información
    Esta descripción es proporcionada por el vendedor.

    ¿Qué es TestINT? TestINT es una plataforma de "Aumento de Datos y Pruebas" para hacer que los sistemas que utilizan técnicas de "Aprendizaje Profundo" sean más confiables. TestINT proporciona una p

    Usuarios
    No hay información disponible
    Industrias
    No hay información disponible
    Segmento de Mercado
    • 50% Empresa
    • 50% Pequeña Empresa
  • Detalles del vendedor
    Expandir/Contraer Detalles del vendedor
  • Detalles del vendedor
    Año de fundación
    2014
    Ubicación de la sede
    Ankara, TR
    Página de LinkedIn®
    www.linkedin.com
    74 empleados en LinkedIn®
Descripción del Producto
¿Cómo se determinan estas?Información
Esta descripción es proporcionada por el vendedor.

¿Qué es TestINT? TestINT es una plataforma de "Aumento de Datos y Pruebas" para hacer que los sistemas que utilizan técnicas de "Aprendizaje Profundo" sean más confiables. TestINT proporciona una p

Usuarios
No hay información disponible
Industrias
No hay información disponible
Segmento de Mercado
  • 50% Empresa
  • 50% Pequeña Empresa
Detalles del vendedor
Año de fundación
2014
Ubicación de la sede
Ankara, TR
Página de LinkedIn®
www.linkedin.com
74 empleados en LinkedIn®
(1)4.0 de 5
Guardar en Mis Listas
  • Resumen
    Expandir/Contraer Resumen
  • Descripción del Producto
    ¿Cómo se determinan estas?Información
    Esta descripción es proporcionada por el vendedor.

    Los conjuntos de datos generados por computadora de ANYVERSE ofrecen la velocidad, escalabilidad y precisión visual fotorrealista que los equipos de Aprendizaje Automático y Percepción necesitan para

    Usuarios
    No hay información disponible
    Industrias
    No hay información disponible
    Segmento de Mercado
    • 100% Mediana Empresa
  • Detalles del vendedor
    Expandir/Contraer Detalles del vendedor
  • Detalles del vendedor
    Vendedor
    Anyverse
    Año de fundación
    2018
    Ubicación de la sede
    Madrid, ES
    Twitter
    @AnyverseAI
    142 seguidores en Twitter
    Página de LinkedIn®
    www.linkedin.com
    22 empleados en LinkedIn®
Descripción del Producto
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Los conjuntos de datos generados por computadora de ANYVERSE ofrecen la velocidad, escalabilidad y precisión visual fotorrealista que los equipos de Aprendizaje Automático y Percepción necesitan para

Usuarios
No hay información disponible
Industrias
No hay información disponible
Segmento de Mercado
  • 100% Mediana Empresa
Detalles del vendedor
Vendedor
Anyverse
Año de fundación
2018
Ubicación de la sede
Madrid, ES
Twitter
@AnyverseAI
142 seguidores en Twitter
Página de LinkedIn®
www.linkedin.com
22 empleados en LinkedIn®
(3)4.0 de 5
Guardar en Mis Listas
Precio de Entrada:FREE
  • Resumen
    Expandir/Contraer Resumen
  • Descripción del Producto
    ¿Cómo se determinan estas?Información
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    CVEDIA desarrolla algoritmos de visión por computadora robustos y resilientes utilizando datos sintéticos. Nuestros algoritmos sintéticos se desarrollan en 2-4 semanas para escenarios donde la recopil

    Usuarios
    No hay información disponible
    Industrias
    No hay información disponible
    Segmento de Mercado
    • 100% Mediana Empresa
  • Pros y Contras
    Expandir/Contraer Pros y Contras
  • Pros y Contras de CVEDIA
    ¿Cómo se determinan estas?Información
    Los Pros y Contras se recopilan a partir de comentarios de reseñas y se agrupan en temas para proporcionar un resumen fácil de entender de las reseñas de los usuarios.
    Pros
    Tecnología de IA
    2
    Privacidad de datos
    1
    Reconocimiento de objetos
    1
    Velocidad
    1
    Contras
    Personalización limitada
    2
    Funcionalidad limitada
    2
    Aprendizaje difícil
    1
    Reconocimiento inexacto
    1
    Falta de personalización
    1
  • Detalles del vendedor
    Expandir/Contraer Detalles del vendedor
  • Detalles del vendedor
    Vendedor
    CVEDIA
    Año de fundación
    2016
    Ubicación de la sede
    London, GB
    Página de LinkedIn®
    www.linkedin.com
    19 empleados en LinkedIn®
Descripción del Producto
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CVEDIA desarrolla algoritmos de visión por computadora robustos y resilientes utilizando datos sintéticos. Nuestros algoritmos sintéticos se desarrollan en 2-4 semanas para escenarios donde la recopil

Usuarios
No hay información disponible
Industrias
No hay información disponible
Segmento de Mercado
  • 100% Mediana Empresa
Pros y Contras de CVEDIA
¿Cómo se determinan estas?Información
Los Pros y Contras se recopilan a partir de comentarios de reseñas y se agrupan en temas para proporcionar un resumen fácil de entender de las reseñas de los usuarios.
Pros
Tecnología de IA
2
Privacidad de datos
1
Reconocimiento de objetos
1
Velocidad
1
Contras
Personalización limitada
2
Funcionalidad limitada
2
Aprendizaje difícil
1
Reconocimiento inexacto
1
Falta de personalización
1
Detalles del vendedor
Vendedor
CVEDIA
Año de fundación
2016
Ubicación de la sede
London, GB
Página de LinkedIn®
www.linkedin.com
19 empleados en LinkedIn®
(2)4.5 de 5
Guardar en Mis Listas
  • Resumen
    Expandir/Contraer Resumen
  • Descripción del Producto
    ¿Cómo se determinan estas?Información
    Esta descripción es proporcionada por el vendedor.

    DataGen está creando soluciones de datos simulados que son escalables, libres de sesgo y automáticamente anotadas. Usamos imágenes hiper-fotorrealistas y algoritmos para generar conjuntos de datos de

    Usuarios
    No hay información disponible
    Industrias
    No hay información disponible
    Segmento de Mercado
    • 50% Empresa
    • 50% Mediana Empresa
  • Detalles del vendedor
    Expandir/Contraer Detalles del vendedor
  • Detalles del vendedor
    Vendedor
    DataGen
    Año de fundación
    2018
    Ubicación de la sede
    Tel Aviv, IL
    Página de LinkedIn®
    www.linkedin.com
    145 empleados en LinkedIn®
Descripción del Producto
¿Cómo se determinan estas?Información
Esta descripción es proporcionada por el vendedor.

DataGen está creando soluciones de datos simulados que son escalables, libres de sesgo y automáticamente anotadas. Usamos imágenes hiper-fotorrealistas y algoritmos para generar conjuntos de datos de

Usuarios
No hay información disponible
Industrias
No hay información disponible
Segmento de Mercado
  • 50% Empresa
  • 50% Mediana Empresa
Detalles del vendedor
Vendedor
DataGen
Año de fundación
2018
Ubicación de la sede
Tel Aviv, IL
Página de LinkedIn®
www.linkedin.com
145 empleados en LinkedIn®
(1)3.5 de 5
Guardar en Mis Listas
  • Resumen
    Expandir/Contraer Resumen
  • Descripción del Producto
    ¿Cómo se determinan estas?Información
    Esta descripción es proporcionada por el vendedor.

    Para mejorar el desarrollo de la visión por computadora, LexSet ha creado TDaaS (Datos de Entrenamiento como Servicio), utilizando contenido 3D para crear datos sintéticos fotorrealistas para entrenar

    Usuarios
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    Industrias
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    • 100% Pequeña Empresa
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    LexSet
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Para mejorar el desarrollo de la visión por computadora, LexSet ha creado TDaaS (Datos de Entrenamiento como Servicio), utilizando contenido 3D para crear datos sintéticos fotorrealistas para entrenar

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Industrias
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  • 100% Pequeña Empresa
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Vendedor
LexSet
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    Neuromation es un espacio de Datos Sintéticos que construye una plataforma de Desarrolladores de IA para crear mejores modelos.

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    Segmento de Mercado
    • 33% Empresa
    • 33% Mediana Empresa
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    Expandir/Contraer Pros y Contras
  • Pros y Contras de Neuromation
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    Los Pros y Contras se recopilan a partir de comentarios de reseñas y se agrupan en temas para proporcionar un resumen fácil de entender de las reseñas de los usuarios.
    Pros
    Capacidades de la IA
    2
    Facilidad de uso
    2
    Analítica
    1
    Capacidades
    1
    Manejo de datos
    1
    Contras
    Falta de herramientas
    1
    Recursos limitados
    1
    Problemas de rendimiento
    1
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    Vendedor
    Neuromation
    Año de fundación
    2017
    Ubicación de la sede
    San Francisco, US
    Twitter
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    4,502 seguidores en Twitter
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    13 empleados en LinkedIn®
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Neuromation es un espacio de Datos Sintéticos que construye una plataforma de Desarrolladores de IA para crear mejores modelos.

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Pros y Contras de Neuromation
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Los Pros y Contras se recopilan a partir de comentarios de reseñas y se agrupan en temas para proporcionar un resumen fácil de entender de las reseñas de los usuarios.
Pros
Capacidades de la IA
2
Facilidad de uso
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Analítica
1
Capacidades
1
Manejo de datos
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Contras
Falta de herramientas
1
Recursos limitados
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Problemas de rendimiento
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Neuromation
Año de fundación
2017
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  • Descripción del Producto
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    OneView es una plataforma para la aceleración del análisis de imágenes de teledetección de manera escalable y rentable. La plataforma crea conjuntos de datos sintéticos virtuales para ser utilizados e

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    • 100% Empresa
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    Expandir/Contraer Detalles del vendedor
  • Detalles del vendedor
    Vendedor
    OneView
    Año de fundación
    2019
    Ubicación de la sede
    Tel Aviv, IL
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    www.linkedin.com
    8 empleados en LinkedIn®
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OneView es una plataforma para la aceleración del análisis de imágenes de teledetección de manera escalable y rentable. La plataforma crea conjuntos de datos sintéticos virtuales para ser utilizados e

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  • 100% Empresa
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Vendedor
OneView
Año de fundación
2019
Ubicación de la sede
Tel Aviv, IL
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    Expandir/Contraer Resumen
  • Descripción del Producto
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    SDV permite a los desarrolladores construir, desplegar y gestionar fácilmente modelos de IA generativa sofisticados cuando los datos reales son limitados o no están disponibles. Estos modelos crean da

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    Expandir/Contraer Detalles del vendedor
  • Detalles del vendedor
    Vendedor
    DataCebo
    Ubicación de la sede
    Boston, US
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    www.linkedin.com
    15 empleados en LinkedIn®
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Vendedor
DataCebo
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Boston, US
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    Expandir/Contraer Resumen
  • Descripción del Producto
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    Mejora del rendimiento del modelo Benefíciese de hasta un 15% de aumento en el rendimiento del modelo con el reequilibrio de datos, la imputación de datos y la generación de datos sintéticos de alta

    Usuarios
    No hay información disponible
    Industrias
    No hay información disponible
    Segmento de Mercado
    • 100% Mediana Empresa
  • Pros y Contras
    Expandir/Contraer Pros y Contras
  • Pros y Contras de Synthesized SDK
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    Los Pros y Contras se recopilan a partir de comentarios de reseñas y se agrupan en temas para proporcionar un resumen fácil de entender de las reseñas de los usuarios.
    Pros
    Ingeniería de Datos
    1
    Gestión de Datos
    1
    Calidad de los datos
    1
    Sincronización de datos
    1
    Contras
    Problemas de navegación
    1
    Navegación deficiente
    1
    Mala experiencia de usuario
    1
    Mejora de UX
    1
  • Detalles del vendedor
    Expandir/Contraer Detalles del vendedor
  • Detalles del vendedor
    Vendedor
    Synthesized
    Ubicación de la sede
    London, United Kingdom
    Twitter
    @Synthesizedio
    3,150 seguidores en Twitter
    Página de LinkedIn®
    www.linkedin.com
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Mejora del rendimiento del modelo Benefíciese de hasta un 15% de aumento en el rendimiento del modelo con el reequilibrio de datos, la imputación de datos y la generación de datos sintéticos de alta

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  • 100% Mediana Empresa
Pros y Contras de Synthesized SDK
¿Cómo se determinan estas?Información
Los Pros y Contras se recopilan a partir de comentarios de reseñas y se agrupan en temas para proporcionar un resumen fácil de entender de las reseñas de los usuarios.
Pros
Ingeniería de Datos
1
Gestión de Datos
1
Calidad de los datos
1
Sincronización de datos
1
Contras
Problemas de navegación
1
Navegación deficiente
1
Mala experiencia de usuario
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Mejora de UX
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Detalles del vendedor
Vendedor
Synthesized
Ubicación de la sede
London, United Kingdom
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  • Descripción del Producto
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    Aindo’s generative AI technology creates hyper-realistic, yet fully synthetic data. These replace personal data and rebalance biased datasets for safe and fair analysis.

    No tenemos suficientes datos de reseñas para compartir quién utiliza este producto. Escribe una reseña para contribuir, o aprende más sobre generación de reseñas.
    Industrias
    No hay información disponible
    Segmento de Mercado
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  • Detalles del vendedor
    Expandir/Contraer Detalles del vendedor
  • Detalles del vendedor
    Vendedor
    Aindo SpA
    Año de fundación
    2018
    Ubicación de la sede
    Trieste, IT
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    www.linkedin.com
    34 empleados en LinkedIn®
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Aindo’s generative AI technology creates hyper-realistic, yet fully synthetic data. These replace personal data and rebalance biased datasets for safe and fair analysis.

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Aindo SpA
Año de fundación
2018
Ubicación de la sede
Trieste, IT
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    Expandir/Contraer Resumen
  • Descripción del Producto
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    La curiosidad redefine la gestión de datos de prueba empresarial. Empoderamos a las empresas para prosperar al entregar software superior, superando los desafíos de datos de prueba que las frenan: com

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    Segmento de Mercado
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    Expandir/Contraer Detalles del vendedor
  • Detalles del vendedor
    Año de fundación
    2018
    Twitter
    @CuriositySoft
    1,595 seguidores en Twitter
    Página de LinkedIn®
    www.linkedin.com
    6 empleados en LinkedIn®
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La curiosidad redefine la gestión de datos de prueba empresarial. Empoderamos a las empresas para prosperar al entregar software superior, superando los desafíos de datos de prueba que las frenan: com

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Año de fundación
2018
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6 empleados en LinkedIn®
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    Expandir/Contraer Resumen
  • Descripción del Producto
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    La plataforma de productos de datos de K2view prepara tus datos para la IA: protegidos, completos y accesibles en un instante. Los conjuntos de datos listos para la IA se empaquetan como productos, lo

    Usuarios
    No hay información disponible
    Industrias
    No hay información disponible
    Segmento de Mercado
    • 40% Pequeña Empresa
    • 30% Empresa
  • Detalles del vendedor
    Expandir/Contraer Detalles del vendedor
  • Detalles del vendedor
    Vendedor
    K2View
    Año de fundación
    2009
    Ubicación de la sede
    Dallas, TX
    Twitter
    @K2View
    143 seguidores en Twitter
    Página de LinkedIn®
    www.linkedin.com
    187 empleados en LinkedIn®
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La plataforma de productos de datos de K2view prepara tus datos para la IA: protegidos, completos y accesibles en un instante. Los conjuntos de datos listos para la IA se empaquetan como productos, lo

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  • 40% Pequeña Empresa
  • 30% Empresa
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Vendedor
K2View
Año de fundación
2009
Ubicación de la sede
Dallas, TX
Twitter
@K2View
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    Expandir/Contraer Resumen
  • Descripción del Producto
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    Agentes organizacionalmente inteligentes más rápido. Scale GenAI Platform es un conjunto de herramientas integral para utilizar tus datos para construir, controlar y mejorar tus agentes y soluciones

    Usuarios
    No hay información disponible
    Industrias
    No hay información disponible
    Segmento de Mercado
    • 100% Mediana Empresa
  • Pros y Contras
    Expandir/Contraer Pros y Contras
  • Pros y Contras de Scale GenAI Platform
    ¿Cómo se determinan estas?Información
    Los Pros y Contras se recopilan a partir de comentarios de reseñas y se agrupan en temas para proporcionar un resumen fácil de entender de las reseñas de los usuarios.
    Pros
    Integración de IA
    1
    Apoyo comunitario
    1
    Análisis de Datos
    1
    Características
    1
    Generación de imágenes
    1
    Contras
    Caro
    1
    Suscripciones caras
    1
    Acceso limitado
    1
    Características limitadas
    1
    Opciones limitadas
    1
  • Detalles del vendedor
    Expandir/Contraer Detalles del vendedor
  • Detalles del vendedor
    Vendedor
    Scale AI
    Año de fundación
    2016
    Ubicación de la sede
    San Francisco, California
    Twitter
    @scale_AI
    67,194 seguidores en Twitter
    Página de LinkedIn®
    www.linkedin.com
    4,371 empleados en LinkedIn®
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Agentes organizacionalmente inteligentes más rápido. Scale GenAI Platform es un conjunto de herramientas integral para utilizar tus datos para construir, controlar y mejorar tus agentes y soluciones

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  • 100% Mediana Empresa
Pros y Contras de Scale GenAI Platform
¿Cómo se determinan estas?Información
Los Pros y Contras se recopilan a partir de comentarios de reseñas y se agrupan en temas para proporcionar un resumen fácil de entender de las reseñas de los usuarios.
Pros
Integración de IA
1
Apoyo comunitario
1
Análisis de Datos
1
Características
1
Generación de imágenes
1
Contras
Caro
1
Suscripciones caras
1
Acceso limitado
1
Características limitadas
1
Opciones limitadas
1
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Vendedor
Scale AI
Año de fundación
2016
Ubicación de la sede
San Francisco, California
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@scale_AI
67,194 seguidores en Twitter
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    Syncora.ai – Datos Sintéticos Inteligentes, Diseñados para una IA con Prioridad en la Privacidad Syncora.ai es una plataforma de generación de datos sintéticos de vanguardia diseñada para impulsar el

    No tenemos suficientes datos de reseñas para compartir quién utiliza este producto. Escribe una reseña para contribuir, o aprende más sobre generación de reseñas.
    Industrias
    No hay información disponible
    Segmento de Mercado
    No hay información disponible
  • Detalles del vendedor
    Expandir/Contraer Detalles del vendedor
  • Detalles del vendedor
    Vendedor
    Syncora AI
    Año de fundación
    2023
    Ubicación de la sede
    N/A
    Página de LinkedIn®
    www.linkedin.com
    9 empleados en LinkedIn®
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Syncora.ai – Datos Sintéticos Inteligentes, Diseñados para una IA con Prioridad en la Privacidad Syncora.ai es una plataforma de generación de datos sintéticos de vanguardia diseñada para impulsar el

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Syncora AI
Año de fundación
2023
Ubicación de la sede
N/A
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Más Información Sobre Herramientas de Datos Sintéticos

El software de datos sintéticos se refiere a herramientas y plataformas diseñadas para generar conjuntos de datos artificiales que replican las propiedades estadísticas y patrones de datos del mundo real. A diferencia de las fuentes de datos tradicionales, los datos sintéticos son completamente artificiales, creados para imitar las características de los datos reales sin contener información sensible o personalmente identificable (PII). Este enfoque ayuda a las organizaciones a cumplir con diversas regulaciones de privacidad, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR). Estas herramientas de software se utilizan comúnmente para aumentar conjuntos de datos, simular eventos y abordar desequilibrios de clase, proporcionando una solución rentable a la escasez de datos. Al usar datos sintéticos, las empresas pueden probar de manera segura algoritmos, modelos predictivos, aplicaciones y sistemas sin los riesgos asociados con los datos reales. Esto no solo protege la privacidad, sino que también mejora el cumplimiento de las leyes de protección de datos. ¿Qué es la generación de datos sintéticos? La generación de datos sintéticos es el proceso de crear datos artificiales que reflejan las propiedades estadísticas de conjuntos de datos reales. Este método es particularmente útil cuando desarrollar un conjunto de datos desde cero sería demasiado costoso y llevaría mucho tiempo, a menudo resultando en datos incompletos o inexactos. Las herramientas de generación de datos sintéticos facilitan este proceso, permitiendo a los desarrolladores crear rápidamente conjuntos de datos precisos y detallados con las variables requeridas. La generación de conjuntos de datos sintéticos sirve para varios propósitos clave, como mejorar la privacidad de los datos, mejorar los modelos de aprendizaje automático (ML), apoyar la investigación legal, detectar fraudes y probar aplicaciones de software. Empodera a las organizaciones para innovar y analizar mientras minimizan los riesgos asociados con el uso de datos reales. ¿Cómo generar datos sintéticos? A continuación se presenta una descripción general de los pasos involucrados en la generación de datos sintéticos. - Definir los requisitos de datos: Comienza identificando tus necesidades (entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, prueba de algoritmos o validación de flujos de datos), tipo de datos (como imágenes, texto o numéricos) y características de datos requeridas (tamaño, formato y distribución). También establece el volumen requerido de datos sintéticos. - Elegir un método de generación: Selecciona un método de generación. Hay tres enfoques principales que puedes elegir: - Modelado estadístico: Al analizar datos reales, los científicos de datos identifican sus patrones estadísticos subyacentes (por ejemplo: normal o exponencial). Luego generan datos sintéticos que siguen estas distribuciones, creando un conjunto de datos que refleja el original. - Basado en modelos: Los modelos de aprendizaje automático se entrenan con datos reales para aprender sus características. Una vez entrenados, estos modelos pueden generar datos sintéticos que imitan los patrones estadísticos del original. Este enfoque es útil para crear conjuntos de datos híbridos. - Métodos de aprendizaje profundo: Técnicas avanzadas como GANs y autoencoders variacionales (VAEs) generan datos sintéticos de alta calidad, especialmente para tipos de datos complejos como imágenes o series temporales. - Preparar los datos de entrenamiento: Reúne un conjunto de datos representativo para simular escenarios del mundo real. Asegúrate de que estos datos estén limpios y preprocesados para un entrenamiento efectivo. - Entrenar el modelo: Elige un algoritmo adecuado y entrena tu modelo alimentándolo con los datos preparados, permitiéndole aprender los patrones relevantes. - Generar datos sintéticos: Introduce los atributos y el volumen deseados en el modelo entrenado para producir nuevos datos sintéticos que imiten los patrones del mundo real. - Evaluar y refinar: Evalúa la calidad de los datos generados para asegurarte de que cumplan con los estándares. Si es necesario, refina el modelo o vuelve a entrenarlo para mejorar los resultados. - Consideraciones adicionales: Asegúrate de que el proceso de generación de datos sintéticos cumpla con las regulaciones de privacidad y las pautas éticas y proteja las identidades individuales. Aborda cualquier sesgo para asegurar una representación justa y busca el realismo, especialmente cuando los datos se utilizan para entrenar IA o probar software. Características clave de las herramientas de generación de datos sintéticos Aquí están las características clave que se encuentran en algunas de las mejores herramientas de datos sintéticos. Ten en cuenta que las características específicas pueden variar de un producto a otro. - Algoritmos de generación de datos: El software de datos sintéticos crea conjuntos de datos realistas y estadísticamente relevantes que buscan imitar el comportamiento de los datos del mundo real. - Preservación de la privacidad: Estas herramientas aseguran que los datos generados no contengan información personal para salvaguardar la privacidad del usuario. - Aumento de datos: Esta característica mejora los conjuntos de datos existentes con datos sintéticos. El aumento de datos aborda problemas como el desequilibrio de clases o la escasez de datos. - Soporte de tipo de datos: Este tipo de software puede generar una amplia variedad de tipos de datos, incluidos datos estructurados (tablas), datos no estructurados (texto e imágenes) y datos de series temporales. - Escalabilidad: El generador de datos sintéticos permite la creación de grandes volúmenes de datos, lo que lo convierte en una solución flexible y escalable que satisface las diversas demandas de datos que tiene una organización. Tipos de herramientas de datos sintéticos Puedes elegir entre cuatro tipos de herramientas de datos sintéticos, todas explicadas a continuación. - Software basado en redes generativas adversarias (GANs): Las GANs son un tipo de modelo de inteligencia artificial (IA) en el que dos redes neuronales, el generador y el discriminador, se entrenan juntas a través de un proceso de competencia. El generador crea datos sintéticos y el discriminador evalúa qué tan cerca están los datos generados de los reales. - Software de modelado estadístico: Esta herramienta de datos sintéticos utiliza modelos matemáticos para generar datos basados en las propiedades estadísticas encontradas en la información del mundo real. Se basa en técnicas y algoritmos estadísticos para construir conjuntos de datos sintéticos que mantienen los mismos patrones generales que los datos originales. - Software de datos sintéticos basado en reglas: Esto se refiere a herramientas y plataformas que crean datos sintéticos que dependen de reglas y condiciones predefinidas. A diferencia de los datos generados a través de modelos estadísticos o técnicas de aprendizaje automático como las GANs, los datos sintéticos basados en reglas se crean aplicando reglas y algoritmos específicos que definen cómo deben estructurarse los datos y qué valores deben contener. Por ejemplo, una regla podría indicar que la edad de una persona debe estar entre 21 y 35 años o que el monto de una transacción debe ser mayor que uno. - Software de aprendizaje profundo y autoencoder: Las técnicas de aprendizaje profundo, particularmente los autoencoders, generan datos sintéticos. Los autoencoders son redes neuronales utilizadas para aprender codificaciones de datos, típicamente para reducción de dimensionalidad o aprendizaje de características. También se pueden usar para construir datos sintéticos reconstruyendo datos de entrada con variabilidad añadida. Beneficios de las herramientas de generación de datos de prueba sintéticos No importa cómo una empresa planee usar el software de datos sintéticos, hay varios beneficios al hacerlo. Algunos son: - Reducción del sesgo algorítmico. El software de datos sintéticos ayuda a disminuir los sesgos que a veces están presentes en los datos del mundo real. Al diseñar el proceso de generación de datos sintéticos, los desarrolladores pueden verificar que los grupos o escenarios subrepresentados estén adecuadamente representados, lo que lleva a un mayor equilibrio. - Mejora del intercambio de datos. Los datos sintéticos facilitan el intercambio de datos entre organizaciones sin comprometer la privacidad o la información propietaria. Dado que no contiene información personal o sensible auténtica, los usuarios pueden compartirla libremente para fines de colaboración, investigación y desarrollo. - Pruebas y desarrollo sin riesgos. Los datos sintéticos construyen un entorno seguro para los procesos de prueba y desarrollo. Los desarrolladores pueden usar datos sintéticos para probar nuevos sistemas, algoritmos y aplicaciones sin el riesgo de exponer o dañar datos reales. Esto elimina el riesgo de violaciones de datos o filtraciones, ya que los datos de alta calidad utilizados en las pruebas son falsos. - Rentabilidad y escalabilidad. Generar datos sintéticos suele ser más rentable que recopilar y etiquetar datos del mundo real, con la ventaja añadida de escalar fácilmente para producir grandes conjuntos de datos. ¿Quién usa el software de datos sintéticos? Varios tipos de desarrolladores individuales y equipos dentro de las organizaciones pueden beneficiarse del uso de software de datos sintéticos. Los usuarios más comunes se detallan aquí. - Los científicos de datos pueden usar herramientas de generación de datos sintéticos para investigar nuevas ideas sin la necesidad de acceso a conjuntos de datos del mundo real y sin gastar mucho tiempo ensamblando conjuntos de diferentes fuentes. - Los gerentes de cumplimiento pueden usar software de datos sintéticos para crear conjuntos de datos no identificables para probar y validar el cumplimiento de las regulaciones de protección de datos. Hacerlo promete privacidad y seguridad sin exponer información personal real o datos sensibles. - Los desarrolladores de software recurren a herramientas de generación para acelerar los procesos de depuración y creación de software al proporcionar a los desarrolladores conjuntos de datos realistas para completar. Este tipo de software también puede ser útil para prototipar aplicaciones cuando los datos reales aún no están disponibles. Precios del software de datos sintéticos El software de datos sintéticos generalmente se divide en tres modelos de precios diferentes. - Modelo basado en suscripción: Los usuarios pagan una tarifa recurrente para acceder a todas las funciones a intervalos regulares, como mensual o anualmente. - Modelo de pago por uso: Este modelo permite a los usuarios pagar según su uso, almacenamiento de datos, asientos o consumo. - Modelo escalonado: Este tipo de modelo ofrece múltiples niveles de precios o "escalones", cada uno con un conjunto diferente de características o límites de uso. Los usuarios pueden elegir un nivel que mejor se adapte a sus necesidades y presupuesto, a menudo variando desde opciones básicas hasta premium. Como la mayoría del software, el precio cambia dependiendo de factores como la complejidad del programa y las características que ofrece. Antes de invertir en una herramienta de datos sintéticos, las empresas deben determinar sus necesidades específicas y las características en su lista de imprescindibles para obtener más claridad. Alternativas a las herramientas de generación de datos sintéticos Antes de elegir una herramienta de datos sintéticos, también puedes considerar una de las siguientes alternativas para tus necesidades. - Las soluciones de enmascaramiento de datos protegen los datos importantes de una organización disfrazándolos con caracteres aleatorios u otra información para que sean utilizables por todos en la organización, pero no por nadie fuera de ella. - Las soluciones de aumento de datos utilizan técnicas para expandir artificialmente el tamaño y el rango de un conjunto de datos sin recopilar nuevos datos. Más comúnmente utilizadas en el procesamiento de imágenes y texto, mitigan problemas como el desequilibrio de clases y la escasez de datos. Al profundizar la diversidad y el volumen de datos de entrenamiento, también ayudan a los modelos a generalizar mejor a datos no vistos, lo que lleva a predicciones más precisas y confiables. - El software de generación de datos simulados crea conjuntos de datos simulados que imitan la estructura y propiedades de los datos reales sin contener información real. Su dominio habitual es para pruebas, desarrollo y propósitos de entrenamiento para asegurar que las aplicaciones puedan manejar escenarios de datos del mundo real. Software y servicios relacionados con el software de datos sintéticos Ciertas herramientas relacionadas con el software de datos sintéticos tienen funcionalidades similares. Pueden ser útiles dependiendo de las necesidades de una empresa. Algunos ejemplos de tales herramientas son los siguientes. - El software de simulación de datos genera conjuntos de datos artificiales para replicar escenarios del mundo real para pruebas y análisis. Ayuda a modelar sistemas complejos, predecir resultados y evaluar el rendimiento bajo diversas condiciones sin datos reales. - El software de modelado de datos crea representaciones visuales de estructuras de datos y relaciones dentro de una base de datos. Ayuda a diseñar, organizar y documentar la arquitectura de datos para mantener la integridad y consistencia. Algunos casos de uso son el diseño de bases de datos, permitiendo una gestión eficiente, mejor calidad y comunicación clara entre las partes interesadas. - Los marcos de aprendizaje automático automatizan tareas para los usuarios aplicando un algoritmo para producir un resultado. Los modelos de aprendizaje automático mejoran la velocidad y precisión de los resultados deseados al refinarlos constantemente a medida que la aplicación digiere más datos de entrenamiento. Desafíos con las soluciones de datos sintéticos A pesar de los numerosos beneficios que los usuarios experimentan con el software de datos sintéticos, también existen algunos desafíos. - Crecimiento de datos: A medida que el volumen de datos crece, el proceso de generación de datos sintéticos a través de IA generativa necesita escalar adecuadamente. Este proceso puede ser intensivo y puede requerir una variedad de recursos en términos de potencia de procesamiento y almacenamiento. Además, mantener la calidad de los datos sintéticos a medida que el conjunto de datos crece se vuelve más complejo. Los conjuntos de datos más grandes requieren modelos más sofisticados para mantener la precisión y relevancia. - Seguridad de datos y cumplimiento: Si los datos generados no se manejan adecuadamente, pueden llevar a posibles violaciones de seguridad donde se pueda filtrar información sensible. Además, algunas herramientas de generación de datos sintéticos no cumplen con las regulaciones de privacidad existentes como el GDPR o la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA). - Preservación de datos: Asegurar que los datos sintéticos preserven y mantengan las propiedades, patrones y relaciones esenciales del original a lo largo del tiempo puede ser difícil, pero debe hacerse para que los datos sintéticos sigan siendo útiles y relevantes para sus aplicaciones previstas. - Costos de almacenamiento y recuperación de datos: Las herramientas de generación de datos sintéticos pueden incurrir en costos adicionales para el almacenamiento y recuperación debido al uso de computación en la nube o algoritmos de ML. Las empresas terminan excediendo el presupuesto porque no tienen en cuenta estos costos durante el proceso de planificación. - Accesibilidad de datos y compatibilidad de formatos: Mantener los datos sintéticos fácilmente accesibles a través de diferentes sistemas y aplicaciones requiere formatos consistentes y estandarizados. Sin embargo, los entornos de software diversos y las soluciones de almacenamiento de datos variables pueden llevar a problemas de compatibilidad. Además, a medida que los estándares de datos evolucionan, mantener la compatibilidad con nuevos formatos mientras se preserva la accesibilidad a datos históricos se vuelve complicado. ¿Qué tipo de empresas deberían comprar herramientas de datos sintéticos? Cualquier empresa con un equipo de desarrollo podría beneficiarse de las herramientas de datos sintéticos, pero estas organizaciones específicas deberían considerar comprar este tipo de software para agregar a su pila tecnológica. - Instituciones financieras: Los datos financieros sintéticos se pueden usar para modelado de riesgos y detección de fraudes. - Organizaciones de salud: Estas herramientas pueden crear registros de pacientes sintéticos para investigación y pruebas sin comprometer la privacidad del paciente. - Empresas tecnológicas y startups: Es común que el software de datos sintéticos se use para probar datos y validar aplicaciones y modelos de ML. - Agencias gubernamentales: Estas instituciones pueden usar software de datos sintéticos para pruebas de políticas, simulaciones de salud pública y privacidad de datos en iniciativas de investigación. - Organizaciones educativas: Estas herramientas pueden crear conjuntos de datos realistas para capacitación, proyectos de investigación y nuevas prácticas y políticas de educación. - Empresas de retail y manufactura: Una plataforma de datos sintéticos puede simular datos de clientes sobre comportamiento y datos de ventas para mejorar estrategias de marketing y gestión de inventario. - Empresas automotrices: Los escenarios sintéticos permiten que los sistemas autónomos se prueben bajo diversas condiciones que serían difíciles o riesgosas de replicar en la vida real. - Organizaciones de seguridad y defensa cibernética: Crear escenarios de ataque sintéticos ayuda a entrenar sistemas de seguridad y mejorar sus capacidades de detección de amenazas. ¿Cómo elegir la mejor herramienta de generación de datos sintéticos? Lo siguiente explica el proceso paso a paso que los compradores pueden usar para encontrar herramientas de datos sintéticos adecuadas para sus negocios. Identificar necesidades y prioridades empresariales Antes de elegir una herramienta de datos sintéticos, las empresas deben identificar sus principales prioridades para una herramienta y para qué exactamente la usarán. Objetivos y requisitos claros hacen que el proceso de selección sea más fácil y eficiente, especialmente a medida que más opciones llegan al mercado. Porque considerar factores como la calidad de los datos, el cumplimiento y la seguridad, la personalización y la escalabilidad. Elegir la tecnología y características necesarias A continuación, las empresas trabajan en reducir las características y funcionalidades que más necesitan. Algunas tecnologías y características esenciales que una empresa puede estar buscando se discuten aquí. - Redes generativas adversarias para crear datos sintéticos altamente realistas entrenando modelos para generar datos que imiten de cerca los datos reales. - Parámetros personalizables que permiten a los usuarios adaptar la generación de datos a necesidades específicas, como ajustar distribuciones, correlaciones y niveles de ruido. - APIs y SDKs que proporcionan fácil integración con sistemas, bases de datos y flujos de trabajo existentes. - Cumplimiento regulatorio para asegurar que el software cumpla con las regulaciones de protección de datos como el GDPR y la Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros de Salud (HIPAA). - Simulación de escenarios para la capacidad de simular varios escenarios hipotéticos para pruebas y análisis. - Características de aseguramiento de calidad para validar la precisión y calidad de los datos. Cuando las empresas tienen una lista corta de servicios basados en sus requisitos y funcionalidades imprescindibles, es más fácil refinar qué opciones se adaptan mejor a sus necesidades. Revisar la visión del proveedor, la hoja de ruta, la viabilidad y el soporte En esta etapa, puedes comenzar a evaluar a los proveedores de software de datos sintéticos seleccionados y realizar demostraciones para determinar si un producto cumple con tus requisitos. Para obtener el mejor resultado, un comprador debe compartir requisitos detallados por adelantado para que los proveedores sepan qué características y funcionalidades mostrar. A continuación se presentan algunas preguntas significativas que los compradores pueden hacer a las empresas de generación de datos sintéticos como parte del proceso de decisión. - ¿Qué tipo de datos genera la herramienta? ¿Es exclusivamente datos estructurados o puede generar datos no estructurados, como imágenes y videos? - ¿Qué tan precisamente replica el software las propiedades estadísticas y la complejidad de los datos reales? - ¿Puede la solución manejar la generación de datos a gran escala y mantener el rendimiento y la calidad a medida que los volúmenes de datos crecen? - ¿Cómo maneja la herramienta los valores faltantes? ¿Hay una opción para llenar los valores faltantes con reemplazos realistas? - ¿Es personalizable el formato de salida? ¿Puedes especificar un formato de salida preferido para tu conjunto de datos? - ¿Cómo asegura el software el cumplimiento de las regulaciones de protección de datos como el GDPR y el HIPAA? - ¿Cómo encajan la seguridad y la privacidad en la generación de datos sintéticos? Para evitar violaciones de seguridad, ¿la herramienta ofrece alguna salvaguarda contra el acceso no autorizado a los conjuntos de datos generados? - ¿Existe un sistema de soporte para ayudar a los usuarios si encuentran o descubren algún problema? ¿Se proporcionan tutoriales, preguntas frecuentes o servicio al cliente si es necesario? Evaluar el modelo de implementación y compra Una vez que hayas recibido respuestas a las preguntas anteriores y estés listo para pasar a la siguiente etapa, involucra a tus partes interesadas clave y al menos a un empleado de cada departamento que usará el software. Por ejemplo, con el software de datos sintéticos, es mejor que el comprador involucre a los desarrolladores que usarán el software para asegurarse de que cubra las características principales que tu empresa está buscando en conjuntos de datos sintéticos. Ponlo todo junto El comprador toma la decisión final después de obtener la aprobación de todos en el comité de selección, incluidos los usuarios finales. La aprobación es esencial para que todos estén en la misma página con respecto a la implementación, la incorporación y los posibles casos de uso. Tendencias del software de generación de datos de prueba sintéticos Algunas tendencias recientes que se han visto en el campo del software de datos sintéticos son las siguientes. - Integración con la tubería de aprendizaje automático: Las herramientas de datos sintéticos están cada vez más diseñadas para generar e ingerir automáticamente datos directamente en las tuberías de aprendizaje automático. La automatización como esta reduce el tiempo y el esfuerzo requeridos para preparar datos de entrenamiento, lo que permite a los científicos de datos centrarse en el desarrollo y optimización de modelos. - Plataformas de generación de datos automatizadas: Las herramientas de generación de datos sintéticos automatizadas están ganando popularidad por su capacidad para crear rápidamente grandes cantidades de datos realistas. Permiten a los usuarios crear conjuntos de datos realistas con un esfuerzo mínimo, permitiéndoles crear escenarios intrincados y probar nuevos modelos de manera eficiente. - IA generativa en datos sintéticos: El uso de IA generativa, utilizando técnicas como GANs y VAEs, está transformando el campo de los datos sintéticos al crear conjuntos de datos artificiales de alta calidad que imitan los datos reales. Mejora la calidad de los datos, automatiza la generación y permite conjuntos de datos diversos y personalizables mientras protege la privacidad.