Synthetic data zijn kunstmatig gegenereerde datasets die de statistische eigenschappen van echte data nabootsen zonder privacy-gevoelige informatie te bevatten. In 2025 gebruikt 60% van AI projecten synthetic data.
Waarom synthetic data?
GDPR en andere privacy wetgeving maken het gebruik van echte data complex. Synthetic data biedt een privacy-compliant alternatief dat even effectief is voor AI training.
- Privacy by design - geen echte persoonsgegevens
- Onbeperkte hoeveelheden - genereer zoveel data als nodig
- Edge case coverage - creëer zeldzame scenarios
- Bias correctie - balanceer ondervertegenwoordigde groepen
- Kosteneffectief - geen dure data collectie
Generatie technieken
Moderne synthetic data platforms gebruiken Generative Adversarial Networks (GANs) en Variational Autoencoders (VAEs) om realistische data te creëren.
Nederlands voorbeeld: Het UWV gebruikt synthetic data om AI modellen te trainen voor fraude detectie zonder echte uitkeringsgegevens te gebruiken. Dit waarborgt burger privacy terwijl fraude effectief wordt bestreden.
Kwaliteit en validatie
Synthetic data moet rigoureus gevalideerd worden. Gebruik statistical fidelity metrics en privacy garanties zoals differential privacy.
Best practice: Start met een hybrid approach - combineer kleine hoeveelheden echte data met grote volumes synthetic data voor optimale model performance.
Tools en platforms
Gretel.ai, Mostly.ai, en Syntho (Nederlands!) leiden de markt. Deze platforms maken synthetic data generatie toegankelijk zonder deep learning expertise.