Sentetik veri yazılımı, kullanıcıların orijinal bir veri kümesinden veya veri kaynağından türetilmiş resimler, metinler veya yapılandırılmış veriler gibi çeşitli veri türlerini kapsayan yapay veri kümeleri oluşturmasına olanak tanır. Bu yazılım, kaynak verilerin doğasında olan kalıpları ve ilişkileri korurken gizliliğe duyarlı bilgileri de koruyarak kullanıcılara sıfırdan veri oluşturma olanağı sağlar. Sentetik veri oluşturmak için kullanılan teknikler, bilgisayar tarafından oluşturulan görüntülerden (CGI), üretken sinir ağlarına (GAN'ler) ve buluşsal yaklaşımlara kadar uzanır. Bu teknoloji, test etme, makine öğrenimi modeli eğitimi, veri doğrulama ve diğer amaçlar için veri kümesi oluşturmayı kolaylaştırmak isteyen şirketler için değerli bir araç olarak hizmet vermektedir. Kullanıcılar sentetik verilerden yararlanarak uyumluluk endişelerini azaltabilir ve kişisel verilerin açığa çıkmasını önleyebilir, böylece güvenli veri paylaşımı ve kullanımını kolaylaştırabilir. Anonimleştirmenin güvenliğini ve geri döndürülemezliğini sağlamak için birçok sağlayıcı, farklı gizlilik, yeniden kimlik belirleme risklerine karşı koruma ve bireysel gizliliğin korunması gibi gizlilik mekanizmalarını entegre eder. Bu yaklaşım araştırmacıların, kuruluşların ve diğer paydaşların mahremiyetten ödün vermeden verileri paylaşmasına olanak tanır. Sentetik veri yazılımı, veri maskeleme yazılımına göre belirgin avantajlar sunar. Her ikisi de özel bilgileri korumayı amaçlasa da sentetik veri yazılımı, yapay veri üretme yeteneği ve büyük hacimli verileri işleyebilecek ölçeklenebilirliğiyle öne çıkıyor. Dahası, orijinal veri setinde mevcut önyargıları dengeleyerek algoritmik önyargıyla ilgili endişelerin giderilmesine yardımcı olabilir. Bir ürünün Sentetik Veri kategorisinde sınıflandırılabilmesi için aşağıdaki kriterleri karşılaması gerekir: * Görüntüler ve yapılandırılmış veriler de dahil olmak üzere sentetik veriler oluşturun. * Gizliliğe duyarlı verileri, ayrıntı düzeyini korurken tamamen anonim veri kümelerine dönüştürün. * Sorunsuz bir şekilde çalışarak üretken modelin açık programlamaya gerek kalmadan otomatik olarak veri üretmesine olanak tanır.
IBM
IBM Cognos Analytics, kullanıcıların verilere dayalı karar verme süreçlerinde daha etkili analiz yapmalarını sağlar.
Securiti
Securiti, veri güvenliği, gizlilik, yönetişim ve uyumluluk için merkezi bir platform sunar. Veri keşfi, sınıflandırma ve izleme gibi işlevler içerir.
Informatica
Informatica, verilerin farklı ortamlar arasında yönetilmesini ve entegrasyonunu sağlayan kapsamlı bir veri yönetim platformudur.
CVEDIA
CVEDIA, otonom uygulamaların geliştirilmesini hızlandıran bir platformdur. Derin öğrenme ile nesne algılama ve analiz yapar, farklı sektörlere AI çözümleri sunar.
Tonic.ai
Tonic.ai, veriyi gizlilikle erişilebilir hale getirir. Hassas bilgiler olmadan yüksek kaliteli sentetik veriler üreterek yazılım geliştirme ve veriyi yönetimde yardımcı olur.
K2View
K2View, verileri gerçek zamanlı olarak yönetip sunarak iş süreçlerini optimize eden bir veri yönetim platformudur.
GenRocket
GenRocket, yazılım testleri için sentetik test verileri üreten bir platformdur. Kullanıcıların özel test senaryoları oluşturarak verimliliği artırmalarına yardımcı olur.
KopiKat
KopiKat, AI modellerinin eğitimi için sentetik veri üreten bir araçtır; veri artırımı ile model performansını artırmaya yardımcı olur.
syntheticAIdata
syntheticAIdata, işletmelerin yapay zeka modelleri için sentetik veri oluşturan bir platformdur. Veri güvenliği ve düzenleyici uyum sağlar.