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如果您是数据工程师或数据科学家，您就会知道，要在规模上生成和维护逼真的数据有多难。而且，除了您日常的所有职责之外，还要保证数据隐私保护？哦，天哪。这真是项艰巨的任务。
但在当今世界，对于需要在快节奏环境中进行构建、测试、解决和分析的团队来说，高效的数据脱敏已不再是可选项。日益严格的数据隐私法规的兴起使得脱敏成为一项要求，而当今数据日益增长的复杂性和规模使得对其进行脱敏成为一项艰巨的挑战。许多团队尝试在内部解决这个问题……结果每天浪费数小时，却发现他们生成的数据不够逼真，无法有效使用。
有一个更好的方法，那就是 Tonic.ai 的 Djinn。
告别笨拙的变通方法或过时的传统工具，选择一个平台，它能够与当今数据协同工作并模拟当今数据，同时无缝集成到您现有的工作流程中。Tonic.ai 的合成数据解决方案使您能够创建高保真的数据，这些数据有用、安全且易于获取——并且能够同时满足数据科学家和数据工程的需求。
Tonic.ai 的 Djinn 为数据团队提供
集成工作流程
- 在 Djinn 中训练模型，为机器学习工作流提供逼真的合成数据
- 跨数据库工作，构建自定义视图并直接导出到 Jupyter notebooks
数据保真度
- 捕获数据中跨越相互依赖的列和行的复杂关系
- 采用处于数据合成前沿的深度神经网络生成模型
数据隐私
- 对您数据的隐私以及您模型在机器学习应用中的适用性充满信心
- 在您的 Jupyter notebook 中通过比较报告验证您数据的隐私性
平台解决方案
- 连接到领先的关系型数据库和数据仓库。通过 API 简化和最大化您的工作流程
- 确保您的数据永远不会离开您的环境，从而感到安全
无论您的现有数据是用于测试、训练机器学习模型还是解锁数据分析，都可以利用它。回答细致的科学问题，支持更好的测试，并利用看起来、感觉起来和行为都与您生产数据相似的合成数据来支持业务决策——因为它们是由您的生产数据生成的。如需 获取更多信息或演示，请访问我们的网站。如果您想 亲自试用该平台，我们也提供这项服务。
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