Practical Synthetic Data Generation Balancing Privacy and the Broad Availability of Data (Khaled El Emam, Lucy Mosquera, Richard Hoptroff)

Cuốn sách Practical Synthetic Data Generation: Balancing Privacy and the Broad Availability of Data là tài liệu chuyên sâu dành cho mọi kỹ sư dữ liệu và nhà khoa học muốn khai thác sức mạnh của dữ liệu tổng hợp để giải quyết thách thức về quyền riêng tư và khả năng truy cập dữ liệu trong các dự án AI/Data. Nếu anh/chị là dân công nghệ nghiêm túc muốn tạo ra dữ liệu an toàn và hiệu quả, đây chính là cẩm nang không thể thiếu.

Bạn sẽ học được gì để làm chủ tạo dữ liệu tổng hợp và bảo vệ quyền riêng tư?

• Nguyên lý tạo dữ liệu tổng hợp: Hiểu cách các phương pháp và kỹ thuật tạo dữ liệu tổng hợp hoạt động để phục vụ các mục đích phân tích và huấn luyện AI.
• Cân bằng quyền riêng tư và khả dụng: Nắm vững cách tạo ra dữ liệu tổng hợp mà vẫn bảo vệ thông tin nhạy cảm, đồng thời đảm bảo tính hữu ích cho phân tích.
• Ứng dụng thực tế: Khám phá các trường hợp sử dụng dữ liệu tổng hợp trong các ngành khác nhau, từ y tế đến tài chính.
• Giải quyết thách thức dữ liệu: Học cách vượt qua các rào cản về quyền riêng tư và hạn chế dữ liệu thực tế để thúc đẩy đổi mới trong AI và Khoa học Dữ liệu.

Đầu tư vào Practical Synthetic Data Generation là đầu tư vào tri thức chuẩn mực, giúp bạn nâng tầm kỹ năng kỹ thuật dữ liệu và sẵn sàng cho những job xịn trong lĩnh vực Big Data và AI có trách nhiệm.