هندسة البيانات الاصطناعية والخصوصية

تعمل هندسة البيانات الاصطناعية على إنشاء مجموعات بيانات اصطناعية مفيدة إحصائيًا للتطوير والاختبار والزيادة والمشاركة حيث يكون الوصول إلى البيانات الحقيقية الحساسة أو النادرة مقيدًا.

يتعامل ماتش بوينت مع الذكاء الاصطناعي كقدرة تشغيلية مع مالكين مسؤولين، وبوابات قرار واضحة، ومعايير قبول قابلة للقياس، وبنية موثقة ومسار عملي من الاكتشاف إلى الإنتاج.

يمكن للبيانات الاصطناعية أن تفتح مسارات التطوير والتقييم عندما تكون البيانات الحقيقية حساسة أو نادرة أو غير متوازنة أو يصعب الوصول إليها من الناحية التشغيلية. يبدأ البرنامج بتحديد المهمة النهائية وتهديد الخصوصية بحيث يمكن اختبار البيانات التي تم إنشاؤها للغرض المتوقع أن تخدمه.

نقوم بتصميم التوليد والتقييم عبر البيانات الجدولية أو السلاسل الزمنية أو سلاسل الأحداث أو النصوص أو المستندات أو الصور حسب الحاجة. تقارن اختبارات الأداة المساعدة التوزيعات والعلاقات وتغطية الأحداث النادرة وأداء النموذج النهائي. تقوم اختبارات الخصوصية بفحص مخاطر الحفظ والربط والإفصاح والتشابه بشكل منفصل عن الإخلاص التحليلي.

بالنسبة للاستخدام المؤسسي، يصبح المولد منتجًا محكومًا بواجهات وبيانات التعريف ومعايير الموافقة والنسب والقيود الموثقة. وهذا يدعم الإنشاء المتكرر والمشاركة وإعادة الاستخدام مع إعطاء المراجعين أدلة لكل حالة استخدام معتمدة.