ยกระดับนวัตกรรม ผลผลิต และคุณภาพผ่าน SAS Data Maker ซึ่งเป็นประสบการณ์การสร้างข้อมูลสังเคราะห์ที่ทรงพลังและเชื่อถือได้

เริ่มต้นวันนี้ Buy SAS Data Maker on Microsoft Marketplace

ภาพหน้าจอของตัวชี้วัดในการประเมินโมเดล SAS Data Maker พร้อมประเด็นสำคัญ

SAS Data Maker คืออะไร

SAS Data Maker เป็นเครื่องมือที่ใช้โค้ดน้อยหรือไม่ต้องเขียนโค้ดสำหรับสร้างข้อมูลสังเคราะห์คุณภาพสูงที่สะท้อนชุดข้อมูลในโลกจริง เครื่องมือนี้ช่วยให้คุณสามารถเพิ่มข้อมูลที่มีอยู่หรือสร้างชุดข้อมูลใหม่ทั้งหมด ลดต้นทุนในการหาข้อมูล ปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อน และเร่งการพัฒนา AI และการวิเคราะห์

SAS Data Maker ทำงานอย่างไร

สร้างสรรค์สิ่งใหม่ได้เร็วขึ้น

รับอัลกอริธึมที่เชื่อถือได้สำหรับการเพิ่มข้อมูลและการสร้างข้อมูลในเครื่องมืออันทรงพลังเพียงเครื่องมือเดียวเพื่อขับเคลื่อนประสิทธิภาพของโมเดลและข้อมูลเชิงลึกที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น
รับรองผลลัพธ์ที่ปรับขนาดได้

ลดค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับการได้รับข้อมูลและเวลาประมวลผลด้วยทางเลือกอื่นนอกเหนือจากการรวบรวมข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงด้วยตนเองหรือการซื้อชุดข้อมูลของบุคคลที่สาม
ปกป้องลูกค้าของคุณ

สร้างข้อมูลสังเคราะห์ที่แสดงถึงข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงและปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนได้ดียิ่งขึ้น จัดการกับความท้าทายด้านอคติของข้อมูลโดยใช้วิธีการรวบรวมข้อมูลที่หลากหลาย
สร้างข้อมูลที่คุณเชื่อถือได้

ประเมินคุณภาพข้อมูลด้วยตัวชี้วัดการวัดผลทางสถิติแบบเห็นภาพที่เป็นระบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบสำหรับการตรวจสอบคุณภาพและความเป็นส่วนตัวของข้อมูลที่สร้างขึ้น

ดู SAS Data Maker ในการใช้งานจริง

ข้อมูลสังเคราะห์ถูกนำมาใช้ในทุกอุตสาหกรรมต่างๆ อย่างไร

การเข้าถึงข้อมูล

ความท้าทาย:

กฎหมายด้านความเป็นส่วนตัวจำกัดการเข้าถึงข้อมูลที่ละเอียดอ่อน ซึ่งเป็นอุปสรรคต่อการฝึกฝนและการทดสอบโมเดล

ข้อมูลสังเคราะห์ช่วยอะไรบ้าง:
สร้างข้อมูลใหม่จากข้อมูลจากโลกจริง โดยไม่เปิดเผยข้อมูลส่วนตัว

ผลลัพธ์:
เพิ่มความเร็วในการพัฒนาโมเดล ลดความเสี่ยงในการไม่ปฏิบัติตามข้อกำหนด และช่วยให้ทำงานร่วมกันได้อย่างปลอดภัย

ข้อมูลที่ไม่สมดุล

ความท้าทาย:
ชุดข้อมูลที่ไม่สมดุลทำให้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องมีความเอนเอียง ส่งผลให้เกิดอคติและการคาดการณ์ที่ไม่น่าเชื่อถือ

ข้อมูลสังเคราะห์ช่วยอะไรบ้าง:
สร้างตัวอย่างที่หลากหลายเพื่อสร้างสมดุลให้กับคลาสและปรับปรุงความเป็นกลาง

ผลลัพธ์:
ให้โมเดลที่เป็นกลางมากขึ้น การตัดสินใจที่แข็งแกร่งขึ้น และต้นทุนการรวบรวมข้อมูลที่ต่ำลง

เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นได้ยาก

ความท้าทาย:
ข้อมูลที่จำกัดเกี่ยวกับเหตุการณ์ที่มักไม่เกิดขึ��น เช่น ภัยพิบัติทางสภาพอากาศหรืออุปกรณ์ขัดข้อง ทำให้ความแม่นยำในการคาดการณ์และการเตรียมพร้อมรับความเสี่ยงลดลง

ข้อมูลสังเคราะห์ช่วยอะไรบ้าง:
สร้างข้อมูลเหตุการณ์ที่มักไม่เกิดขึ้นอย่างสมจริง เพื่อการฝึกฝนที่ดีขึ้นและปฏิบัติตามข้อกำหนด

ผลลัพธ์:
ปรับปรุงความน่าเชื่อถือของการคาดการณ์และการบรรเทาความเสี่ยงพร้อมกับลดต้นทุนข้อมูล

ข้อมูลไม่เพียงพอ

ความท้าทาย:
ข้อมูลจากโลกจริงที่กระจัดกระจายทำให้การพัฒนา AI ช้าลงและทำให้ความแม่นยำของโมเดลลดลง

ข้อมูลสังเคราะห์ช่วยอะไรบ้าง:
สร้างชุดข้อมูลที่มีคุณค่าและหลากหลายซึ่งสะท้อนถึงเงื่อนไขจริง

ผลลัพธ์:
เพิ่มความเร็วในการส่งมอบ AI เพิ่มความแม่นยำ และกระตุ้นการสร้างสรรค์นวัตกรรมที่รวดเร็วยิ่งขึ้น

การตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกง

ความท้าทาย:

ข้อมูลการฉ้อโกงที่จำกัดและอุปสรรคด้านความเป็นส่วนตัวทำให้การฝึกฝนและความแม่นยำของโมเดลล่าช้า

ข้อมูลสังเคราะห์ช่วยอะไรบ้าง:
จำลองสถานการณ์การฉ้อโกงส่วนตัวที่สมจริงเพื่อการฝึกฝนโมเดลที่ปลอดภัย

ผลลัพธ์:
ปรับปรุงการตรวจจับการทุจริต เร่งกระบวนการเคลม และเสริมความแข็งแกร่งในการป้องกันการฉ้อโกง

เร่งกระบวนการค้นคว้ายาและการวิจัยทางคลินิก

ความท้าทาย:
กฎความเป็นส่วนตัวและข้อมูลผู้ป่วยที่จำกัดทำให้การวิจัยล่าช้าและมีอคติเพิ่มขึ้น

ข้อมูลสังเคราะห์ช่วยอะไรบ้าง:
สร้างชุดข้อมูลผู้ป่วยที่สมจริงและปลอดภัยต่อความเป็นส่วนตัวเพื่อการทำงานร่วมกันที่กว้างขึ้น

ผลลัพธ์:
เร่งกระบวนการค้นคว้ายา ปรับปรุงการวิจัย และปฏิบัติตามข้อกำหนด

การพัฒนานโยบายและการปรับปรุงโครงการทางสังคม

ความท้าทาย:
หน่วยงานต่างๆ ขาดข้อมูลที่ประชาชนที่สามารถแชร์ได้ ซึ่งทำให้การวิเคราะห์และการปรับปรุงนโยบายมีข้อจำกัด

ข้อมูลสังเคราะห์ช่วยอะไรบ้าง:
สร้างข้อมูลประชากรที่ปลอดภัยต่อความเป็นส่วนตัวเพื่อการแชร์และการจำลองที่ปลอดภัย

ผลลัพธ์:
ปรับปรุงผลลัพธ์นโยบาย ประสิทธิภาพ และความร่วมมือระหว่างหน่วยงาน

การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์

ความท้าทาย:
การขาดข้อมูลความล้มเหลวทำให้ประสิทธิภาพของโมเดลการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ลดลง

ข้อมูลสังเคราะห์ช่วยอะไรบ้าง:
สร้างสถานการณ์ล้มเหลวและการปฏิบัติการที่สมจริง

ผลลัพธ์:
ลดระยะเวลาการหยุดทำงาน ลดต้นทุน และเพิ่มความน่าเชื่อถือของอุปกรณ์

การเพิ่มประสิทธิภาพการขาย การกำหนดราคา และการส่งเสริมการขาย

ความท้าทาย:
ข้อมูลการขายที่กระจัดกระจายทำให้แนวโน้มไม่ชัดเจนและลดประสิทธิภาพการคาดการณ์ความต้องการ

ข้อมูลสังเคราะห์ช่วยอะไรบ้าง:
รวมและปรับปรุงข้อมูลเดิมเพื่อเผยให้เห็นรูปแบบที่ชัดเจน

ผลลัพธ์:
ปรับปรุงการคาดการณ์ การกำหนดราคา และผลกำไรผ่านข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

องค์กรต่างๆ จะทำงานได้อย่างชาญฉลาดมากขึ้นด้วย SAS Data Maker ได้อย่างไร

Fathom Science

ค้นพบวิธีที่ Fathom Science ใช้ SAS เพื่อช่วยปกป้องวาฬไรท์ที่ใกล้สูญพันธุ์ด้วยข้อมูล AI และฝาแฝดดิจิทัล

อ่านเรื่องราวของ Fathom Science
กองทุนสัตว์ป่าโลก

เรียนรู้ว่า World Wildlife Fund จำลองพฤติกรรมของผู้บริจาคและใช้การทดสอบกลยุทธ์การมีส่วนร่วมโดยใช้ SAS Data Maker อย่างไร

อ่านเรื่องราวของ WWF

ผู้คนพูดถึง SAS Data Maker อย่างไรบ้าง

SAS Data Maker ช่วยให้นักเรียนของฉันสร้างสรรค์นวัตกรรมได้เร็วกว่าที่เคย เครื่องมือนี้เปลี่ยนแปลงวิธีที่เราสร้างและใช้ข้อมูล ขจัดอุปสรรคในการทดลอง และเปิดเส้นทางสู่ขอบเขตใหม่ในวงการ AI และวิทยาการข้อมูล” Catherine Truxillo Adjunct Professor, Penn State University Director, Analytical Education, SAS
SAS Data Maker สร้างข้อมูลสังเคราะห์และเซกเมนต์อย่างมีประสิทธิภาพ จากนั้นจึงนำข้อมูลเหล่านี้เข้าสู่ SAS Customer Intelligence 360 เรารู้สึกตื่นเต้นกับเทคโนโลยีเหล่านี้มาก ซึ่งจะเข้ามาปฏิวัติวิธีการทำงานของเรา” Lucas Kelly Senior Data Scientist World Wildlife Fund
เป็นเรื่องน่าสนใจที่จะสร้างโมเดลหลายๆ แบบได้อย่างรวดเร็ว เพื่อเริ่มต้นจากโมเดลที่ง่ายที่สุดไปจนถึงโมเดลประเภทการเรียนรู้ของเครื่องแบบโครงข่ายประสาทเทียมที่ซับซ้อนมาก และแสดงให้เห็นถึงประโยชน์และข้อจำกัดของโมเดลแต่ละแบบ" Taylor Shropshire Head of Marine Resilience Fathom Science
ฉันชอบวิธีการใช้งานที่ง่ายและรวดเร็ว" SAS Hackathon participant

พบกับพันธมิตรด้าน Generative AI ของเรา

แหล่งข้อมูลที่แนะนำสำหรับ SAS Data Maker

บทความ

การใช้ข้อมูลสังเคราะห์เพื่อขับเคลื่อนความก้าวหน้าของ AI

อ่านบทความ Read Harnessing synthetic data to fuel AI breakthroughs article

อินโฟกราฟิก

เหตุใดข้อมูลสังเคราะห์จึงมีความจำเป็นต่ออนาคตที่ขับเคลื่อนด้วย AI ขององค์กรคุณ

Infographic

วิดีโอ

ข้อมูลสังเคราะห์: ข้อมูลที่สร้างขึ้นเพื่อขับเคลื่อนนวัตกรรม AI | The AI Generation ตอนที่ 3

บล็อก

ข้อมูลสังเคราะห์

สำรวจบล็อกโพสต์ Explore synthetic data blog posts

คำถามที่พบบ่อยของ SAS Data Maker

SAS Data Maker คืออะไร

SAS Data Maker เป็นเครื่องมือที่ใช้โค้ดน้อยหรือไม่ต้องเขียนโค้ด ซึ่งจะสร้างข้อมูลสังเคราะห์คุณภาพสูงที่สะท้อนชุดข้อมูลในโลกจริง ช่วยเหลือองค์กรเร่งการพัฒนาโมเดล ปกป้องความเป็นส่วนตัว และลดต้นทุนการได้รับมาซึ่งข้อมูลด้วยการสร้างข้อมูลที่ปลอดภัยต่อการแบ่งปัน และเหมาะสำหรับการวิเคราะห์ การทดสอบ และนวัตกรรม AI

ข้อมูลสังเคราะห์คืออะไร?

ข้อมูลสังเคราะห์คือข้อมูลที่สร้างขึ้นโดยเทียมซึ่งจำลองรูปแบบและความสัมพันธ์ของข้อมูลจริงโดยไม่ใช้รายละเอียดส่วนบุคคลหรือรายละเอียดละเอียดอ่อนที่แท้จริง ช่วยให้องค์กรสามารถวิเคราะห์ สร้างโมเดล และทำงานร่วมกันอย่างปลอดภัย โดยเฉพาะในอุตสาหกรรมที่ถูกจำกัดด้วยกฎหมายความเป็นส่วนตัวของข้อมูลหรือความพร้อมใช้งานของข้อมูลที่จำกัด

SAS Data Maker สร้างข้อมูลสังเคราะห์ได้อย่างไร

SAS Data Maker ใช้อัลกอริธึม SAS ที่เชื่อถือได้เพื่อสร้างชุดข้อมูลสังเคราะห์จากข้อมูลที่มีอยู่หรือพารามิเตอร์ที่ผู้ใช้งานกำหนด วัดคุณภาพข้อมูล ความสมจริง และความเป็นส่วนตัวเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลที่สร้างขึ้นมีพฤติกรรมเหมือนข้อมูลจริงในขณะที่ปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อน รองรับการวิเคราะห์ การทดสอบโมเดล และการพัฒนา AI

SAS Data Maker ช่วยเหลือเรื่องการเข้าถึงข้อมูลที่จำกัดหรือข้อจำกัดด้านความเป็นส่วนตัวได้อย่างไร

เมื่อกฎหมายความเป็นส่วนตัวที่เข้มงวดจำกัดการแบ่งปันข้อมูล SAS Data Maker จะจำลองรูปแบบข้อมูลในโลกจริงโดยไม่เปิดเผยข้อมูลที่เป็นความลับ ช่วยให้การทำงานร่วมกัน นวัตกรรม และการฝึกฝนโมเดลมีความปลอดภัยในทุกทีม ขณะเดียวกันยังคงปฏิบัติตามความต้องการด้านความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยอย่างครบถ้วน

ข้อมูลสังเคราะห์ช่วยปรับปรุงความเป็นกลางและความแม่นยำของแบบจำลองได้อย่างไร

ชุดข้อมูลที่ไม่สมดุลอาจทำให้เกิดอคติในโมเดล AI SAS Data Maker สร้างตัวอย่างที่สมจริงสำหรับคลาสที่ขาดตัวอย่าง เพื่อสร้างสมดุลให้กับการกระจายข้อมูล ปรับปรุงความเป็นกลางของแบบจำลอง ความแม่นยำเชิงคาดการณ์ และความน่าเชื่อถือของการตัดสินใจ โดยไม่จำเป็นต้องมีการรวบรวมข้อมูลเพิ่มเติมซึ่งมีค่าใช้จ่ายสูง

อุตสาหกรรมใดบ้างที่ใช้ SAS Data Maker

SAS Data Maker ถูกใช้ในบริการทางการเงิน Health Care และวิทยาศาสตร์ชีวภาพ ภาครัฐ การผลิต และการค้าปลีก เครื่องมือนี้ช่วยอุตสาหกรรมเหล่านี้สร้าง แบ่งปัน และวิเคราะห์ข้อมูลอย่างปลอดภัยสำหรับแอปพลิเคชันต่างๆ ตั้งแต่การตรวจจับการฉ้อโกงไปจนถึงการพัฒนานโยบายและการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์

SAS Data Maker ปลอดภัยและเป็นไปตามกฎหมายความเป็นส่วนตัวหรือไม่

ปลอดภัยและเป็นไปตามกฎหมายความเป็นส่วนตัว SAS Data Maker สร้างข้อมูลสังเคราะห์ที่สะท้อนลักษณะของชุดข้อมูลต้นฉบับโดยไม่เปิดเผยข้อมูลจริง แนวทางที่เน้นความเป็นส่วนตัวนี้สนับสนุนการปฏิบัติตามกฎระเบียบการปกป้องข้อมูล เช่น GDPR, HIPAA และมาตรฐานความเป็นส่วนตัวระดับสากลอื่นๆ

ประโยชน์หลักของ SAS Data Maker คืออะไร

SAS Data Maker ช่วยเหลือองค์กรในด้านต่อไปนี้

เร่งกระบวนการพัฒนา AI และโมเดล
ลดต้นทุนการหาข้อมูลและการปฏิบัติตามข้อกำหนด
ปรับปรุงความเป็นกลางและความถูกต้องของโมเดล
รักษาความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ
ทำให้การแบ่งปันข้อมูลและการทำงานร่วมกันมีความปลอดภัย

เริ่มต้นใช้งาน SAS Data Maker

SAS Data Maker พร้อมให้บริการทั่วโลกบน Microsoft Marketplace แล้ว

ซื้อ SAS Data Maker ทันที

SAS Data Maker คืออะไร

SAS Data Maker ทำงานอย่างไร

สร้างสรรค์สิ่งใหม่ได้เร็วขึ้น

รับรองผลลัพธ์ที่ปรับขนาดได้

ปกป้องลูกค้าของคุณ

สร้างข้อมูลที่คุณเชื่อถือได้

ดู SAS Data Maker ในการใช้งานจริง

ข้อมูลสังเคราะห์ถูกนำมาใช้ในทุกอุตสาหกรรมต่างๆ อย่างไร

การเข้าถึงข้อมูล

ข้อมูลที่ไม่สมดุล

เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นได้ยาก

ข้อมูลไม่เพียงพอ

การตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกง

เร่งกระบวนการค้นคว้ายาและการวิจัยทางคลินิก

การพัฒนานโยบายและการปรับปรุงโครงการทางสังคม

การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์

การเพิ่มประสิทธิภาพการขาย การกำหนดราคา และการส่งเสริมการขาย

องค์กรต่างๆ จะทำงานได้อย่างชาญฉลาดมากขึ้นด้วย SAS Data Maker ได้อย่างไร

ค้นพบวิธีที่ Fathom Science ใช้ SAS เพื่อช่วยปกป้องวาฬไรท์ที่ใกล้สูญพันธุ์ด้วยข้อมูล AI และฝาแฝดดิจิทัล

กองทุนสัตว์ป่าโลก

ผู้คนพูดถึง SAS Data Maker อย่างไรบ้าง

พบกับพันธมิตรด้าน Generative AI ของเรา

แหล่งข้อมูลที่แนะนำสำหรับ SAS Data Maker

การใช้ข้อมูลสังเคราะห์เพื่อขับเคลื่อนความก้าวหน้าของ AI

เหตุใดข้อมูลสังเคราะห์จึงมีความจำเป็นต่ออนาคตที่ขับเคลื่อนด้วย AI ขององค์กรคุณ

ข้อมูลสังเคราะห์: ข้อมูลที่สร้างขึ้นเพื่อขับเคลื่อนนวัตกรรม AI | The AI Generation ตอนที่ 3

ข้อมูลสังเคราะห์

คำถามที่พบบ่อยของ SAS Data Maker

SAS Data Maker คืออะไร

ข้อมูลสังเคราะห์คืออะไร?

SAS Data Maker สร้างข้อมูลสังเคราะห์ได้อย่างไร

SAS Data Maker ช่วยเหลือเรื่องการเข้าถึงข้อมูลที่จำกัดหรือข้อจำกัดด้านความเป็นส่วนตัวได้อย่างไร

ข้อมูลสังเคราะห์ช่วยปรับปรุงความเป็นกลางและความแม่นยำของแบบจำลองได้อย่างไร

อุตสาหกรรมใดบ้างที่ใช้ SAS Data Maker

SAS Data Maker ปลอดภัยและเป็นไปตามกฎหมายความเป็นส่วนตัวหรือไม่

ประโยชน์หลักของ SAS Data Maker คืออะไร

เริ่มต้นใช้งาน SAS Data Maker

ทดลองใช้ฟรี

ขอทราบราคา

สาธิตวิธีการใช้งาน

ติดต่อเรา

ติดตามเรา

คืออะไร...