Neoflex реализовал процесс генерации синтетических данных при помощи алгоритмов Generative AI на MLOps-платформе Neoflex Dognauts

Neoflex стал партнером конференции SmartData, посвященной инженерии данных, на которой эксперты поделились накопленным опытом реализации MLOps-проектов и представили на стенде платформу для обеспечения полного жизненного цикла разработки и эксплуатации моделей машинного обучения Neoflex Dognauts.

На мероприятии выступили Данила Самошкин, главный консультант направления Fast Data, и Анастасия Коткова, cтарший специалист команды R&D. Они рассказали о реализованном автоматическом процессе генерации синтетических данных на основе алгоритмов генеративного искусственного интеллекта. Данный сценарий был реализован на платформе Neoflex Dognauts и актуален для специалистов Data Science, которые участвуют в процессах создания моделей машинного обучения, разработчиков бизнес-приложений при нагрузочном тестировании, а также для команд R&D при разработке и тестировании новых продуктов и библиотек. Также спикеры поделились наблюдениями по результатам внутренних экспериментов использования синтетических данных в процессах обучения различных моделей машинного обучения.

Подводя итоги, эксперты отметили, что синтетические данные отличаются высоким качеством, а при использовании вместе с реальными данными позволяют добиться еще лучшего качества метрик ML-моделей. По их мнению, это надежный и эффективный инструмент, который помогает имитировать практически любые типы реальных данных, содержащих персональную или другую конфиденциальную информацию, без рисков ее раскрытия. Кроме того, их можно передавать между отделами и компаниями, ускоряя внедрение инноваций. Neoflex планирует развивать данный генератор, чтобы помочь заказчикам в формировании синтетики, так как именно такие данные компании сегодня активно внедряют в свои бизнес-процессы.