Gretel se convierte en GA con la pila de desarrolladores de ingeniería de privacidad

Gretel, con sede en San Diego, es una de las primeras empresas que se centra en el uso comercial de datos sintéticos. La startup de dos años anunció esta semana la disponibilidad general de su kit de herramientas de ingeniería de privacidad que contiene API y servicios que permiten a los usuarios clasificar, transformar y generar datos sintéticos de alta calidad.

Si no sabe en qué consisten los datos sintéticos, tiene mucha compañía. Los datos sintéticos son información fabricada artificialmente por máquinas en lugar de generada por eventos del mundo real. Los datos sintéticos se crean algorítmicamente y se utilizan como sustitutos de conjuntos de datos de prueba de datos operativos o de producción para validar modelos matemáticos y, cada vez más, para entrenar modelos de aprendizaje automático (ML). Estos datos de sustitución ayudan a preservar la privacidad de la información personal y pueden ahorrar a los sistemas de TI una gran cantidad de tiempo, problemas y dinero en el proceso.

Cuando se crean modelos ML, los datos deben ser puros. Si hay errores, duplicaciones u otros contratiempos en los datos reales al construir dichos modelos, inevitablemente surgirán problemas, lo que le costará tiempo y dinero a la empresa. Con más y más modelos de inteligencia artificial y ML que se utilizan en varios casos de uso, la necesidad de datos sintéticos está creciendo rápidamente. Los analistas han proyectado que se utilizarán más datos sintéticos que originales para construir modelos ML para fines de la década.

Ser capaz de clasificar, transformar y generar datos sintéticos de alta calidad elimina los cuellos de botella de privacidad para numerosos procesos de flujo de trabajo y desarrollo que impiden el intercambio de datos y sofocan la innovación, dijo el CEO Ali Golshan a MarketingyPublicidad.es.

«Hemos creado un conjunto de herramientas de privacidad que es accesible para todos los desarrolladores y escalable para cualquier proyecto listo para la empresa», dijo Golshan. «Con Gretel, cualquiera puede clasificar, anonimizar y sintetizar datos con privacidad comprobada y alta precisión con solo unos pocos clics. Nuestras garantías de privacidad avanzadas también brindan a los usuarios un control completo para ajustar los niveles de privacidad de datos, según las necesidades de su proyecto, y protegen los datos sintéticos. datos contra ataques adversarios».

Golshan dijo que la empresa ha probado sus productos en un programa beta abierto durante más de un año. Ha incorporado mejoras a su conjunto de herramientas en función de los comentarios de más de 60 compromisos empresariales, una comunidad de miles de usuarios y usuarios de código abierto que han descargado el SDK más de 70 000 veces, según la empresa.

Gretel ha estado trabajando con organizaciones en varias industrias verticales, dijo Golshan, que incluyen atención médica, ciencias de la vida, finanzas y juegos. Parte de su trabajo reciente incluye la creación de datos genómicos sintéticos y datos bancarios de series temporales sintéticas.

El interés en las herramientas de ingeniería de privacidad de Gretel está respaldado por las previsiones de los analistas de que para 2030, los datos sintéticos eclipsarán por completo a los datos reales en los modelos de IA, dijo Golshan.

«Al crear herramientas flexibles, seguras y fáciles de implementar para respaldar a los desarrolladores basados ​​en datos, Gretel abrirá un mundo de progreso en todas las industrias», dijo Max Wessel, vicepresidente ejecutivo y director de aprendizaje de SAP.

Ingeniería de privacidad avanzada hecha accesible

La pila de privacidad todo en uno de Gretel se compone de herramientas de ingeniería que:

  • Cree datos sintéticos altamente precisos y con privacidad comprobada

  • Sistemas de preproducción de semillas con conjuntos de datos seguros y estadísticamente precisos

  • Identifique y elimine datos confidenciales para reducir los riesgos relacionados con la PII

  • Aumente y elimine conjuntos de datos para entrenar modelos ML/AI de manera justa

  • Anonimice datos confidenciales en tiempo real, para obtener datos a escala

Gretel también está realizando una vista previa de un conector de almacenamiento AWS S3 para su conjunto de herramientas. Para más información, haz clic aquí. Se puede acceder a los servicios de Gretel a través de su oferta de nube SaaS o CLI para entornos locales.

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