Login AI
Синтетические данные для обучения моделей
Строим генераторы синтетических данных для обучения моделей: редкие классы, приватность, аугментация и проверка на реальном холдауте.
Генератор добавляет редкие случаи, и модель проверяется на настоящих данных.
Стоимость
от 500 000 ₽
за проект
Это нижняя граница проекта. Точную смету считаем после брифа: она зависит от объёма и числа интеграций.
Возможности
Генерация редких случаев
Собираем редкие классы и пограничные сочетания по правилам: генератор добавляет случаи, которых в вашей выборке единицы, и сохраняет связи между признаками.
Приватность в контуре
Обезличиваем записи и обучаем генератор в закрытом контуре: исходные строки остаются в локальном хранилище, наружу уходят только синтетические.
Проверка на реальном холдауте
Держим 10–15% настоящих строк отдельно и меряем precision, recall и долю редких классов: отчёт показывает вклад синтетики по каждому классу.
Аугментация выборки
Дополняем реальные строки синтетикой: балансируем классы, добавляем пропуски и шум, сохраняя типы полей и бизнес-правила.
От заявки до результата
1
Аудит данных
Смотрим реальные строки, редкие классы и ограничения приватности: считаем распределения, пропуски и связи между полями.
2
Дизайн генератора
Выбираем модель генератора и правила смешивания: фиксируем схему полей, типы и целевые метрики на холдауте.
3
Генерация и валидация
Генерируем набор, сверяем распределения и меряем precision с recall на отложенных настоящих строках.
4
Пилот и передача
Запускаем генератор в вашем контуре, передаём конфиг и отчёт, обучаем команду повторять цикл.
Проверьте, подойдёт ли вам
Подходит
Редкие классы
В выборке сотни строк, а нужны тысячи: генератор добавляет редкие случаи и балансирует классы.
Есть реальный холдаут
У вас есть 10–15% отложенных строк для проверки: качество синтетики подтверждается на живых данных.
Не подходит
Нет ни одной реальной строки
Генератор опирается на реальные распределения: нужен стартовый сэмпл хотя бы в несколько сотен строк.
Решения без валидации
Для кредитных и медицинских решений нужен холдаут и подпись ответственного: синтетика без проверки сюда не подходит.
Что вы получаете
10 000
Строк в базовом наборе
Стартовый набор держит 10 000 табличных строк, поэтому модель видит редкие сочетания признаков ещё до сбора новых реальных случаев.
таблицы
Таблицы как базовая модальность
Таблицы закрывают стартовый сценарий: генератор собирает строки с признаками, типами и пропусками, затем масштабируется на текст и изображения.
privacy-ревью
Privacy-ревью по запросу
Privacy-ревью добавляет тест на атаку восстановления и карту потоков данных, и ваша служба безопасности подписывает первую партию.
Что входит в поставку
Генератор
Генератор с конфигом, правилами смешивания и скриптами запуска: вы воспроизводите набор одной командой и меняете параметры под новый продукт.
Синтетический датасет
Синтетический датасет в табличном формате с описанием полей, ограничений и связей: 10 000 строк стартуют обучение, объём растёт под вашу задачу.
Отчёт о валидации
Отчёт о валидации с метриками на реальном холдауте: precision, recall и матрица ошибок по классам, плюс сравнение с обучением на исходной выборке.
Механизм работы
Подгонка под реальные данные
Генератор подгоняем под реальные данные: считаем распределения, корреляции и редкие сочетания в вашей выборке, затем фиксируем схему признаков и правила валидации.
Генерация редких случаев
Генератор создаёт редкие классы по заданным правилам: смешивает признаки, добавляет шум и собирает сочетания, которых в исходной выборке меньше сотни, сохраняя связи между полями.
Замер на реальном холдауте
Замер идёт на реальном холдауте: считаем precision и recall по редким классам, сравниваем распределения и отдаём отчёт с метриками до и после добавления синтетики.
Где решение упирается
- 01
Точность синтетики
Синтетические строки повторяют распределение реальных с точностью до 2–3% по ключевым признакам, и редкие сочетания требуют отдельной калибровки на каждом новом продукте.
- 02
Обезличивание и проверка восстановления
Обезличиваем строки по k-анонимности и проверяем атаки на восстановление: это добавляет две недели к запуску и отдельную строку бюджета.
- 03
Проверка на реальном холдауте
Проверка идёт на реальном холдауте: модель обучается на синтетике, и метрику вы подтверждаете на отложенных 10–15% настоящих строк.
Технологии
Технологии, которые мы используем в работе, и их роль в проекте.
Генерация и хранение
Генераторы пишем на Python, обучение идёт на PyTorch, строки и метаданные храним в PostgreSQL, артефакты кладём в MinIO, запуск и масштабирование держим на Kubernetes.
Калькулятор стоимости
Это ориентировочный диапазон, а не коммерческое предложение. Точную смету подготовим после брифа: она зависит от объёма и числа интеграций.
Модальность
Объём строк
Privacy-ревью
Валидация
Дополнительно
Поддержка
Первый год: обновления и мониторинг, ответ за 2 рабочих дня.
Услуга
Синтетические данные для обучения моделей
В смету входит работа команды. Оборудование, лицензии сторонних сервисов и командировки добавляем по согласованию.
Расчётная стоимость
550 000 ₽
Срок работ
3 нед.
Частые вопросы
Зачем синтетика, если есть реальные данные?
Синтетика закрывает редкие классы и приватные сценарии: реальных строк на редкий дефект может быть десять, а генератор даёт тысячи согласованных примеров. Обучение смешивает оба набора.
Как вы защищаете приватность?
Обезличиваем записи, обучаем генератор в закрытом контуре и проверяем атаки на восстановление. Исходные строки остаются в локальном хранилище, синтетические проходят проверку на близость к реальным записям.
В каких форматах отдаёте данные?
Таблицы отдаём в CSV и Parquet, тексты в JSONL, изображения в PNG с JSON-разметкой. Схему и типы полей фиксируем в контракте генератора.
Сколько занимает запуск?
Пилот занимает от двух до четырёх недель: аудит данных, дизайн генератора, генерация и проверка на холдауте. Передача конфига и обучение команды входят в срок.
Что берут вместе с этой услугой
Связанные услуги
В составе решений
Примеры внедрений
−90 %
Пропущенный брак
Готовы обсудить задачу?
Оставьте заявку – вернёмся с предложением и предварительной оценкой.
Связаться с нами