Practical Synthetic Data Generation: Balancing Privacy and the Broad Availability of Data
Khaled El Emam|Lucy Mosquera|Richard Hoptroff
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Add to basketBuilding and testing machine learning models requires access to large and diverse data. But where can you find usable datasets without running into privacy issues? This practical book introduces techniques for generating synthetic data so you can perform se.
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Building and testing machine learning models requires access to large and diverse data. But where can you find usable datasets without running into privacy issues? This practical book introduces techniques for generating synthetic data—fake data generated from real data—so you can perform secondary analysis to do research, understand customer behaviors, develop new products, or generate new revenue.
Data scientists will learn how synthetic data generation provides a way to make such data broadly available for secondary purposes while addressing many privacy concerns. Analysts will learn the principles and steps for generating synthetic data from real datasets. And business leaders will see how synthetic data can help accelerate time to a product or solution.
This book describes:
He is the founder, CEO, and President of Privacy Analytics. Khaled has been performing data analysis since the early 90s, building statistical and machine learning models for prediction and evaluation. Since 2004 he has been developing technologies to facilitate the sharing of data for secondary analysis, from basic research on algorithms to applied solutions development that have been deployed globally. These technologies addressed problems in anonymization & pseudonymization, synthetic data, secure computation, and data watermarking. He has (co- )written multiple books on various privacy and software engineering topics. In 2003 and 2004, he was ranked as the top systems and software engineering scholar worldwide by the Journal of Systems and Software based on his research on measurement and quality evaluation and improvement. Previously, Khaled was a Senior Research Officer at the National Research Council of Canada. He also served as the head of the Quantitative Methods Group at the Fraunhofer Institute in Kaiserslautern, Germany. He held the Canada Research Chair in Electronic Health Information at the University of Ottawa from 2005 to 2015, and has a PhD from the Department of Electrical and Electronics Engineering, King’s College, at the University of London, England.
In 2010, he founded the Hoptroff London, with the aim to develop smart, hyper-accurate watch movements and create a new watch brand. In 2013 he established a new commercial category when he brought to market the first commercial atomic timepiece and atomic wristwatch.
Hoptroff has now leveraged his expertise in timing technology and software to develop a hyper- accurate synchronised timestamping solution for the financial services sector, based on a unique combination of grandmaster atomic clock engineering and proprietary software.
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48268 Greven
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Die technischen Schritte zum Vertragsschluss, der Vertragsschluss selbst und die Korrekturmöglichkeiten erfolgen nach Maßgabe der Regelungen "Zustandekommen des Vertrages" unserer Allgemeinen Geschäftsbedingungen (Teil I.).
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letzte Aktualisierung: 23.10.2019
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