EPISODE · Sep 11, 2025 · 51 MIN
Podcast MIT SMRP. Prawdziwa rewolucja: sztuczne dane dla sztucznej inteligencji
from MIT Sloan Management Review Polska · host MIT Sloan Management Review Polska
Firmy od lat zmagają się z problemem niedoboru danych lub ich niskiej jakości. Jednocześnie rosną wymagania dotyczące ochrony prywatności oraz konieczność testowania rzadkich, trudnych do przewidzenia zjawisk. Odpowiedzią na te wyzwania stają się dane syntetyczne – sztucznie generowane zbiory, które wiernie odzwierciedlają statystyczne zależności w danych rzeczywistych, ale nie zawierają wrażliwych rekordów. Wysłuchaj podcastu MIT Sloan Management Review Polska, w którym Artur Skalski wyjaśnia m.in.: • Dlaczego dane syntetyczne mogą być kluczowym zasobem dla firm w erze cyfrowej? • Jak wspierają ochronę prywatności i ograniczają ryzyka prawne? • W jaki sposób umożliwiają testowanie rzadkich zjawisk, takich jak fraudy? • Czym są cyfrowe bliźniaki i jak dane syntetyczne pomagają w ich tworzeniu?Special Guest: Artur Skalski.
What this episode covers
Firmy od lat zmagają się z problemem niedoboru danych lub ich niskiej jakości. Jednocześnie rosną wymagania dotyczące ochrony prywatności oraz konieczność testowania rzadkich, trudnych do przewidzenia zjawisk. Odpowiedzią na te wyzwania stają się dane syntetyczne – sztucznie generowane zbiory, które wiernie odzwierciedlają statystyczne zależności w danych rzeczywistych, ale nie zawierają wrażliwych rekordów. Wysłuchaj podcastu MIT Sloan Management Review Polska, w którym Artur Skalski wyjaśnia m.in.: • Dlaczego dane syntetyczne mogą być kluczowym zasobem dla firm w erze cyfrowej? • Jak wspierają ochronę prywatności i ograniczają ryzyka prawne? • W jaki sposób umożliwiają testowanie rzadkich zjawisk, takich jak fraudy? • Czym są cyfrowe bliźniaki i jak dane syntetyczne pomagają w ich tworzeniu?Special Guest: Artur Skalski.
NOW PLAYING
Podcast MIT SMRP. Prawdziwa rewolucja: sztuczne dane dla sztucznej inteligencji
No transcript for this episode yet
Similar Episodes
Dec 30, 2024 ·19m
Dec 30, 2024 ·24m
Nov 19, 2024 ·18m
Nov 6, 2024 ·20m
Oct 23, 2024 ·15m
Oct 9, 2024 ·20m