신뢰할 수 있는 합성 데이터 품질 평가 데이터 비접근 방식으로

검증은 AI 준비성과 신뢰성을 확인하기 위해 정확도, 재현율, 정밀도, F1 점수 및 신뢰도와 같은 주요 지표를 포함합니다.

1. #1. 정확성 — 예측의 전반적인 올바름
2. #2. 리콜 — 진정한 긍정적인 결과를 포착하는 능력
3. #3. 정밀도 — 긍정적인 예측의 신뢰성
4. #4. F1 점수 — 정밀도와 재현율 사이의 균형
5. #5. 신뢰 — 모델 예측의 확실성

구조 및 지각 일관성 메트릭은 합성 데이터가 스키마, 관계 및 자연 변동성을 유지하며 모두 고성능 범위 내에 있음을 확인합니다.

1. #1. 구조 — 형식, 스키마 및 관계 유지
2. #2. 지각적 — 인간이 인식할 수 있는 패턴과 분포를 보존합니다.

SYNDATA는 원본 데이터 세트에 대한 다양성, 품질 및 구별 불가능성을 기준으로 벤치마킹합니다. 결과는 실제 사용에 적합함을 확인합니다.

1. #1. 다양성 — 실제 데이터의 다양성을 유지합니다.
2. #2. 품질 — 원래의 통계 분포와 일치
3. #3. 구별 불가능성 — 실제 데이터처럼 보인다