Generaré datos sintéticos compatibles con GDPR para tus modelos de ML
Ingeniero de Machine Learning para Generative AI y Datos Sintéticos
Acerca de este Servicio
¿Las estrictas leyes de privacidad de datos (GDPR/HIPAA) o el severo desequilibrio de clases están bloqueando tus proyectos de Machine Learning?
Soy un ingeniero especializado en Machine Learning con una sólida formación académica y práctica en Generative AI. Ayudo a las empresas a superar la escasez de datos generando datos sintéticos tabulares, altamente realistas y 100% seguros para la privacidad.
¿Por qué elegir mi servicio?
A diferencia de la simple augmentación de datos, utilizo modelos avanzados de Deep Learning (como CTGAN) que corren en hardware GPU dedicado en local para aprender las distribuciones estadísticas multivariadas complejas de tus datos iniciales. El resultado es un clon sintético perfectamente equilibrado que mantiene un alto poder predictivo pero no contiene ninguna información personal real.
Lo que obtienes:
- Datos sintéticos de alta fidelidad: archivos CSV listos para usar en el entrenamiento de tus modelos de ML.
- Balance perfecto de clases: sobremuestreo de clases minoritarias (por ejemplo, detección de fraude, enfermedades raras).
- Informe de calidad de datos: un informe SDMetrics que demuestra la correlación y fidelidad de los datos generados.
- Código fuente: entrega del modelo entrenado (paquete Premium).
Industrias en las que me especializo: Salud, Fintech y Industria Pesada.
Por favor, envíame un mensaje antes de ordenar para discutir tus datos.
Lenguaje de programación:
Python
Marcos:
Scikit-learn
•
keras
•
PyTorch
•
Panda
Herramientas:
Jupyter Notebook
•
opencv
•
TensorFlow
•
Excel
•
Colab
FAQ
Traducción automática
¿Mis datos originales están seguros y son privados?
Por supuesto. Procesos todos los datos localmente en una máquina dedicada equipada con una GPU de alta gama, no en servidores compartidos en la nube pública. Una vez generado el conjunto de datos sintéticos y aprobado el proyecto, tus datos originales se eliminan permanentemente de mis sistemas.
¿Cómo demuestras que los datos sintéticos son de alta calidad?
Para los paquetes Standard y Premium, entrego un informe completo de calidad de datos usando el marco SDMetrics. Este informe demuestra matemáticamente que el conjunto de datos sintéticos preserva las propiedades estadísticas multivariadas y las correlaciones de columnas de tus datos originales.
¿En qué formato debo proporcionar mis datos originales?
Por favor, proporciona tus datos iniciales en formato CSV o Excel. Los datos deben ser tabulares y estructurados. Si tus datos requieren una limpieza exhaustiva antes de la generación, envíame un mensaje primero para discutir los pasos de preprocesamiento.
¿Puedes arreglar conjuntos de datos con un desequilibrio muy alto (por ejemplo, 99% normal, 1% fraude)?
Este es un beneficio clave de mi servicio. Puedo específicamente sobremuestrear tu clase minoritaria (como casos de fraude o enfermedades raras) durante el proceso de generación. Esto te proporciona un conjunto de datos sintéticos perfectamente equilibrado, lo que mejora significativamente la precisión de tus modelos de Machine Learning.
¿Cuánta "semilla" de datos originales necesitas para comenzar?
Los modelos de Deep Learning generativos (como CTGAN) requieren una cantidad razonable de datos para aprender patrones complejos multivariados. Recomiendo un mínimo de 1,000 a 5,000 filas para buenos resultados. Sin embargo, cuanto más datos de semilla proporciones, mayor será la fidelidad matemática del resultado sintético final.
¿Está dispuesto a firmar un acuerdo de confidencialidad (NDA)?
Por supuesto. Trabajo frecuentemente con datos tabulares sensibles en las industrias de Salud y Fintech, por lo que comprendo completamente la importancia del cumplimiento corporativo. Estoy más que dispuesto a firmar el NDA de tu empresa antes de que compartas cualquier dato de semilla conmigo.
