Modèles génératifs pour la génération contrôlée de jeux de données synthétiques basés sur la séquence – Suite
De manière générale, l’objectif de ce projet est de créer un système pour produire des ensembles de données synthétiques basés sur des données réelles. En tant que grande firme de détection de crimes financiers, Verafin gère de grands volumes de données sensibles qui doivent rester privées, mais elle souhaite aussi collaborer avec des universitaires pour obtenir de nouveaux insights sur ses données. Dans ce projet, nous utiliserons les développements récents du domaine de la modélisation générative pour concevoir un système capable de créer des ensembles de données synthétiques presque indiscernables des données réelles qu’ils imitent, sans exposer d’informations qui doivent rester privées. En plus de faciliter la collaboration de Verafin avec des parties externes, un autre avantage est que Verafin peut utiliser les données synthétiques pour créer des démonstrations de produits plus réalistes pour des clients potentiels.
Voir la description complète du projetAntonina Kolokolova; Ting Hu; Terrence Tricco
NASDAQ Canada Inc
Informatique
Finance et assurance; Sciences de la santé et technologies connexes; Technologies de l’information et des communications
Université Memorial de Terre-Neuve
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