Разработка и внедрение сервиса Synthetic Data Generation

Генерация синтетических данных для оптимизации бизнес-процессов.

Главная

/ Synthetic Data Generation

оставить заявку

и примеры использования

Отрасли

Финансы и банки

Генерация анонимизированных данных для тестирования систем против мошенничества, моделирования рисков и обучающих моделей.

Медицина и фармацевтика

Создание безопасных тестовых данных для анализа клинических исследований и разработки алгоритмов диагностики, исключая риск утечки персональных сведений о пациентах.

E-commerce и ритейл

Формирование искусственных транзакций и моделей поведения покупателей для проверки и улучшения рекомендательных систем и аналитических платформ.

Телеком и IT

Тестирование сетевых сервисов и приложений под нагрузкой на основе синтетического потока данных, максимально близкого к реальному трафику.

Государственные учреждения

Подготовка данных для исследовательских проектов, аналитики и статистических отчётов без разглашения конфиденциальной или персональной информации.

Кейсы

промышленность

Технологии

Генеративные нейронные сети (GAN, VAE)

Для создания синтетических наборов данных, приближенных по структуре и характеристикам к реальным.

Инструменты для анонимизации

Специализированные библиотеки и фреймворки для защиты личной информации.

Облачные платформы

Использование AWS, Azure или Google Cloud для быстрых вычислений и масштабируемости решения.

Методы Differential Privacy

Обеспечивают дополнительную анонимизацию и защиту от восстановления исходных данных.

Big Data-решения

Hadoop, Spark для обработки больших объёмов данных и оптимизации процессов генерации.

Системы, с которыми мы интегрируемся

01

CRM-системы

(Salesforce, Microsoft Dynamics, Pipedrive)

Для передачи или выгрузки синтетических данных и тренировки пользовательских моделей.

02

ERP-платформы

(SAP, Oracle, 1С)

Для расширенной аналитики и оптимизации бизнес-процессов.

03

Инструменты аналитики и BI

(Power BI, Tableau, Looker)

Для визуализации сгенерированных данных и проведения глубокого анализа.

04

DevOps-платформы

(Jenkins, GitLab CI/CD)

Для автоматизации и непрерывной интеграции/развертывания решений по синтетическим данным.

05

Системы машинного обучения

(TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn)

Для обучения моделей на безопасных синтетических наборах данных.

оставить заявку

В чем хороши

ИИ-экспертность И МАТЕМАТИКА

Сделали более 150 проектов в AI.

Большинство сотрудников имеют награды в международных олимпиадах по математике.

90% сотрудников окончили МФТИ и другие топовые технические ВУЗы.

Команда

Софаундер Ярослав Шмулев ex. руководитель ML-направления в ритейл в SAP консалтинге и ex. CPO в Joom B2B.

Умеем говорить на бизнес-языке, внедрять практики SAP и работать над метриками.

Консалтинг, метрики

Ярослав Шмулев

Софаундер / Технический директор

Сервисная разработка

Так что с классической хард разработкой и дизайном у нас тоже очень хорошо.

Cофаундер Влад Савин
управлял топ-15 разработчиков софта KOTELOV и топ-10 дизайн-студий — MAX.

Влад Савин

Софаундер / Head of projects