YData Synthetic 的主要目标是为数据科学家和研究人员提供一套全面的工具，用于创建与真实数据统计属性非常相似的人工数据集。此功能在由于隐私问题、数据稀缺或需要平衡数据集而导致对真实数据的访问受限的情况下尤其有价值。
YData Synthetic 提供了一系列不同的 GAN 架构，每种架构都针对特定类型的数据和用例进行了量身定制。该软件包支持生成表格和时间序列数据，使其适用于各个行业的各种应用。这些 GAN 模型是使用 TensorFlow 2.0 实现的，确保与现代深度学习工作流程兼容。
YData Synthetic 的主要优势之一是其注重教育和可访问性。该软件包旨在帮助用户了解合成数据生成背后的原理以及不同 GAN 架构的工作原理。这种教育方面使其成为合成数据生成领域新手以及希望探索高级技术的经验丰富的从业者的绝佳资源。
该软件包包含几个示例 Jupyter Notebook 和 Python 脚本，演示了如何将不同的架构用于各种数据类型和场景。这些示例可作为实用指南，供用户在自己的项目中进行调整和实施。
YData Synthetic 解决了数据科学领域的几个关键用例。它可用于生成符合隐私要求的合成数据，帮助组织共享数据而不会冒敏感信息泄露的风险。该工具对于消除数据集中的偏见、平衡代表性不足的类别以及扩充现有数据集以提高机器学习模型性能也很有价值。
虽然 YData Synthetic 为合成数据生成提供了坚实的基础，但值得注意的是，该软件包主要用于探索性研究和教育目的。因此，它可能并未针对某些组织可能需要的大规模生产级合成数据生成进行优化。
YData Synthetic 的主要功能包括：
YData Synthetic 对合成数据生成领域做出了重大贡献，为研究人员、数据科学家和希望在工作中利用人工数据优势的组织提供了强大且易于访问的工具包。