SDV

使用机器学习生成高质量合成数据，提高隐私保护

Synthetic Data Vault SDV Python 机器学习数据生成 Github 开源项目

SDV利用多种机器学习算法，提供生成表格合成数据的解决方案。主要功能包括生成单表、多表和序列数据，支持数据预处理、匿名化和逻辑约束定义。此外，SDV还提供数据评估和可视化工具，比较合成数据与真实数据，并生成质量报告。适合初学者和资深数据科学家，满足多样化需求。

文档

syntheticAIdata - 为计算机视觉AI模型提供大规模合成训练数据的平台

AIAI工具合成数据数据生成模型训练计算机视觉

syntheticAIdata是一个为企业提供合成数据解决方案的平台，主要用于训练视觉AI模型。该平台能够生成大规模高质量数据，具有自动注释、成本效益高等特点。它采用无代码设计，操作简便。使用syntheticAIdata不仅可以降低数据获取成本，还能保护隐私、确保合规，加快AI产品开发进程。平台支持与主流云服务一键集成，便于用户快速部署和使用。syntheticAIdata通过模拟真实场景生成数据，有效规避了隐私和监管风险。对于企业来说，这是一个能够加速AI项目落地、提高模型性能的实用工具。

ydata-synthetic - 使用尖端生成模型实现合成数据生成，支持表格与时间序列数据

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ydata-synthetic项目提供了多种工具用于合成数据生成，支持前沿的生成模型如Generative Adversarial Networks (GANs)和高斯混合模型。该项目可以生成保护隐私的合成数据，且有助于消除数据偏差，平衡和扩展数据集。全新streamlit应用程序允许用户在无需编程的情况下快速生成合成数据。常见问题、快速入门指南和Jupyter Notebooks实例帮助用户轻松入门。加入Discord社区获取更多技术支持。

PySyft - 隐私保护下的数据科学：无需获取数据副本使用非公开信息

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PySyft革新数据科学，允许在不查看或复制数据的情况下使用非公开信息。通过连接Datasite，数据所有者控制数据保护，数据科学家直接运行Python代码进行统计分析和机器学习，支持Linux、macOS、Windows、Docker和Kubernetes，适用于多种开发环境。

Hazy - 合成数据平台助力企业释放数据价值

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Hazy合成数据平台重新设计企业数据，提高使用效率和安全性。该平台生成可靠的数据集，保留原始数据特性，同时确保隐私。适用于复杂环境，帮助企业优化决策，推动创新。

DataDreamer - 生成合成数据和优化模型的开源Python工具

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DataDreamer 是一个功能强大的开源Python库，专为创建提示工作流、生成合成数据集和训练模型而设计。它支持复杂的多步提示工作流，适用于各种大语言模型。该工具简单易用，且达到研究级别，兼具高效性和可复现性，支持最新技术如量化和LoRA等。无论是研究人员还是普通用户，都可以轻松发布数据集和模型。

smartnoise-sdk - 差分隐私数据分析与合成工具包

GithubSQL查询SmartNoise SDK合成数据差分隐私开源项目数据保护

SmartNoise SDK是一个专注于表格数据差分隐私的开源工具包，包含smartnoise-sql和smartnoise-synth两个主要组件。前者用于执行差分隐私SQL查询，后者用于生成差分隐私合成数据。该SDK支持MWEM和PATE-CTGAN等隐私保护算法，适用于Python 3.7及以上版本。SmartNoise SDK为研究人员和数据科学家提供了在保护个人隐私的同时进行数据分析和合成的能力，并配备详细文档和示例代码以便快速上手。

Tabular-data-generation - 开源表格数据生成工具库支持多种生成模型

GANGithub开源项目数据增强时间序列生成机器学习表格数据生成

Tabular-data-generation是一个开源的表格数据生成工具库,集成了GAN、TimeGAN、扩散模型和大语言模型等多种生成技术。通过简洁的API,研究人员可方便地生成高质量合成数据,应用于数据增强和隐私保护等领域。项目提供了完整的使用文档、实验设计和结果分析,为表格数据生成研究提供了有价值的参考资源。

automate-dv - 简化Data Vault 2.0数据仓库构建的开源工具

AutomateDVData Vault 2.0ETLGithubdbt开源项目数据仓库

AutomateDV是一个开源的dbt包，用于自动化Data Vault 2.0数据仓库的ETL流程。该工具可提高开发效率，减少错误，并支持多线程执行生成的SQL。它允许数据建模者从映射元数据直接生成大部分ETL代码，使ETL开发人员能够专注于少量定制化SQL。AutomateDV兼容多个数据平台，并提供详细文档和示例项目，方便用户快速掌握Data Vault 2.0数据仓库的构建过程。

gretel-synthetics - 提供多模型支持的开源合成数据生成库

GithubGretel SyntheticsPyTorchTensorFlow合成数据开源项目生成模型

Gretel.ai 提供的 Gretel Synthetics 是一个开源合成数据生成库，支持生成高质量的合成数据，适用于机器学习和数据分析。该库主要支持 LSTM、Timeseries DGAN 和 ACTGAN 模型，并与 TensorFlow、PyTorch 和 SDV 集成。用户可以通过简易的 Python 代码进行安装和使用。文档详细介绍了使用方法，包括配置、模型训练和数据生成，并提供多个示例和教程，帮助用户快速上手。

Yadget - 多功能合成数据生成平台

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Yadget是一款多功能合成数据生成平台，为数字产品测试和验证提供大量高质量数据。支持机器学习、人工智能、SQL、加密货币、金融科技和支付等领域，提供多种数据格式。相比其他工具，Yadget可免费生成更多数据行和格式。

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