Synthetische data is kunstmatig gegenereerde data die er precies zo uitziet en zich gedraagt als echte data.

De meest voorkomende toepassingen voor synthetische data zijn om het te gebruiken als een privacy-veilig alternatief voor echte data. Bijvoorbeeld bij het trainen van machine learning modellen, het uitvoeren van exploratieve analyses en collaboratief onderzoek, of in jouw software ontwikkelings- en testproces.

Naast dat het privacy-veilig is, heb je volledige controle over de kenmerken van de synthetische data die je genereert. Dit opent nieuwe mogelijkheden voor conditionering, augmentatie, balancering en schaling die echte data niet toestaan.

Een intrinsieke eigenschap van synthetische data is dat persoonlijk identificeerbare informatie niet 1-op-1 wordt overgenomen van de echte dataset. Je kunt dus geen specifieke en individuele records meer vinden die in de echte wereld bestaan.

Synthetische data neemt veel bezwaren weg rondom data privacy, beveiliging en bruikbaarheid. Daarnaast maakt het snellere, goedkopere en bredere toegang tot de waarde die verborgen zit in jouw data mogelijk. De vraag die we onszelf bij bluegen.live stellen is waarom je eigenlijk nog steeds risico loopt en middelen verspilt door het gebruik van echte data als dat niet nodig is.

We gebruiken verschillende deep learning- en dataverwerkingstechnieken in een autonoom systeem dat synthetische data van hoge kwaliteit genereert. De generatieve kern van onze software draait op state-of-the-art diffusion modellen en is ook klaar om te worden gecombineerd met differentiële privacy en federated learning voor de meest veeleisende toepassingen.

Deep learning gebruikt kunstmatige neurale netwerken om complexe patronen in grote hoeveelheden data te ontdekken. Zoals ChatGPT dat is getraind op enorme hoeveelheden ongestructureerde tekst, zodat het nieuwe tekst kan schrijven door woordcombinaties te voorspellen die het heeft ontdekt.
Wij trainen onze neurale netwerken specifiek om te leren van gestructureerde datasets en synthetische datasets van hoge kwaliteit te creëren.

1. Download en installeer de software in jouw omgeving
2. Importeer jouw dataset in de software
3. Configureer het model op basis van specifieke requirements
4. Train het model en controleer de outputkwaliteit met de ingebouwde evaluaties
5. Genereer uw eigen synthetische data op aanvraag