Introduzione

L'industria dell'intelligenza artificiale è in continua crescita e utilizza ampiamente i dati sintetici per accelerare l'innovazione. Tuttavia, la valutazione dei dati sintetici è ancora frammentata e non risponde a una standardizzazione globale. Per risolvere questo problema si è creato Synthetic Data Blueprint (SDB), un modulo Pythonico che fornisce metriche e visualizzazioni per valutare la fedeltà dei dati sintetici.

Caratteristiche di SDB

Il framework supporta diversi aspetti:
* automatico rilevamento di tipo di feature
* metriche di fedeltà distribuzionali e di dipendenza
* punteggi per la preservazione della struttura grafica ed embedding
* una ricca gamma di schemi di visualizzazione dei dati

Demostrazione del valore

SDB è stato valutato in tre real-world use cases diversi, con diverse caratteristiche e richieste analitiche. Questi includono:
* analisi assistite dal computer nella medicina
* modellazione socioeconomica e finanziaria
* analisi del cybersecurity e del traffico di rete

Questi test case mostrano come SDB possa risolvere diverse sfide di valutazione della fedeltà dei dati sintetici, dalle variabili cliniche miste ai caratteri multi-cardinale e dalle segnalazioni di dimensione alta alle informazioni sul traffico di rete