La génération de données synthétiques
Générez des données synthétiques à partir de vos données réelles.
Libérez le potentiel de vos données en toute sécurité
Les différents types de données
Image
Les données d’image sont des représentations visuelles sous forme de matrices de pixels, contenant des informations sur la couleur et la luminosité. L’annotation peut inclure segmentation, détection, classification, et localisation d’objets.
Texte
Les données textuelles couvrent documents, paragraphes, phrases, mots, et peuvent être simples ou structurées. L’annotation englobe parties du discours, entités nommées, classification de texte, analyse de sentiments, etc.
tabulaire
Les données tabulaires sont en tableaux avec lignes et colonnes, où les lignes sont des exemples et les colonnes sont des attributs. Les annotations peuvent impliquer la prédiction de valeurs manquantes, la classification, la régression ou la détection d’anomalies.
série temporelle
Les données de série temporelle évoluent avec le temps, générées par des capteurs, des transactions, des mesures régulières, etc. Les annotations peuvent inclure prédiction, classification, ou détection de motifs temporels.
Qu'est-ce qu'une donnée synthétique ?
Les données synthétiques sont des données artificiellement générées qui simulent des données du monde réel, sans divulguer d’informations sensibles. Leur création implique l’utilisation de méthodes statistiques et d’algorithmes de machine learning pour reproduire la distribution, les modèles et les corrélations des données réelles. Elles sont utiles pour tester et valider les modèles de machine learning, permettant de créer de vastes ensembles de données représentant divers scénarios et cas limites.
Pourquoi utiliser nos données synthétiques ?
