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MOSTLY AI: 透過安全且隱私無虞的合成數據,讓敏感數據得以運用於人工智慧、數據分析與測試。具備高擬真、合規與快速的優勢。0
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What is Mostly?

MOSTLY AI 提供強大的「資料智慧平台」(Data Intelligence Platform)及「開源合成資料SDK」(Open Source Synthetic Data SDK),賦能組織生成、分析與分享高品質、隱私安全的合成資料。這套全面的解決方案直接解決了存取和運用敏感生產資料所面臨的挑戰,使您能夠自信且合規地加速AI專案、簡化工作流程並推動更明智的決策。

主要功能

MOSTLY AI 為您配備了強大的工具,助您轉變資料策略:

  • 🔒 隱私安全的合成資料生成: 在真實資料上訓練生成式AI模型,以學習其模式和統計特性,然後生成全新的、人工建立的資料集。這些合成資料在統計學上與原始資料相同,但卻不包含任何個人資訊,從根本上消除了重新識別的風險,並實現了合規的資料運用。

  • 🗣️ 用於資料探索的AI助理: 透過自然語言查詢與您的資料互動。AI助理讓您能流暢地執行分析、建立視覺化圖表,並從合成資料(或安全的生產資料)中解鎖有價值的洞察,讓更多團隊成員能夠輕鬆進行資料探索。

  • 🚀 高擬真度與複雜資料支援: MOSTLY AI 運用專有演算法和 TabularARGN 模型,生成能精確保留關鍵統計特性、特徵關聯性及複雜結構(例如時間序列、多表關聯,包括AI級的星狀模式和巢狀序列)的合成資料。這確保您的合成資料在機器學習模型訓練等要求嚴苛的應用中,能成為生產資料的可靠替代品。

  • 🏗️ 企業級就緒與安全部署: 此平台專為企業設計,能連結您安全環境內的資料,並運行於您的運算基礎設施上。Kubernetes 和 OpenShift 等可擴展的部署選項確保了效能、安全性以及符合組織要求。

  • 🔬 詳細的品質保證與控制: 每個生成的合成資料集都附帶自動化的「模型洞察報告」(Model Insights Reports),提供資料品質、準確性(單變量/雙變量分佈、相關性)和隱私保證的全面透明視圖。資料再平衡和溫度控制等功能提供細緻的控制,可針對特定使用案例微調合成資料,或改善資料集特性,例如類別平衡。

MOSTLY AI 如何解決您的問題

由於隱私法規、安全疑慮及繁瑣的行政程序,存取與運用敏感資料進行創新往往面臨阻礙。MOSTLY AI 提供了一個強大的替代方案:

  • 克服隱私與效用的權衡取捨: 不同於傳統為保護隱私而犧牲資料效用的匿名化方法(例如遮蔽、假名化),MOSTLY AI 生成的合成資料不僅安全,具備高度實用性。這使您能夠將資料用於進階分析與機器學習訓練,同時不犧牲隱私保護或違反法規。

  • 加速資料存取與協作: 安全地在內部團隊間,或外部與合作夥伴及供應商共享真實資料集。透過提供合規的合成資料,您能大幅縮短資料提供所需的時間和精力,進而加速專案時程並培養資料驅動的文化。

  • 改進AI/機器學習開發: 運用隱私安全、高擬真度的合成資料來訓練您的機器學習模型,而非敏感的生產資料。運用資料再平衡等功能,解決原始資料中存在的類別不平衡或偏見等問題,藉此提升模型效能,進而建立更穩健、更公平的模型。

  • 簡化測試與開發: 為軟體開發和品質保證,按需生成真實、複雜的測試資料。合成資料能精確反映生產資料的特性,從而實現更有效的測試,並減少對有限且敏感的測試環境的依賴。

為何選擇 MOSTLY AI?

MOSTLY AI 結合了尖端生成式AI技術與對企業資料需求的深刻理解,使其脫穎而出:

  • 業界領先的準確性: 我們的專有演算法和 TabularARGN 模型架構專為複雜的結構化資料設計,確保您的合成資料集擁有最高的擬真度與實用性。

  • 無與倫比的複雜資料支援: 我們是處理時間序列和複雜多表關聯等挑戰性資料類型的先驅,這些資料對於實際的商業應用至關重要。

  • 內建的強大隱私保護: 隱私不是事後考量;它是根本。我們的平台整合了防止過度擬合和保護免受異常值影響的機制,確保合成資料真正安全。

  • 靈活的選項: 您可選擇企業級的「資料智慧平台」以實現安全、可擴展的團隊協作,或選擇「開源SDK」用於本機、基於Python的合成資料生成。

結論

MOSTLY AI 提供您所需的安全、高品質合成資料,以釋放資料與AI專案的全部潛力。透過消除隱私障礙並加速資料存取,MOSTLY AI 讓您的團隊能夠在當今資料驅動的世界中,更快地創新、做出更明智的決策並維持法規遵循。


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Launched
2017-12
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Source: Similarweb (Sep 24, 2025)
Mostly was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2023-08-02.
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