論文の概要: Synthetic Data: Opening the data floodgates to enable faster, more directed development of machine learning methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.04580v1
• Date: Tue, 8 Dec 2020 17:26:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-16 20:50:34.376040
• Title: Synthetic Data: Opening the data floodgates to enable faster, more directed development of machine learning methods
• Title（参考訳）: 合成データ: より高速でより有向な機械学習手法の開発を可能にするデータフラッドゲートのオープン
• Authors: James Jordon, Alan Wilson and Mihaela van der Schaar
• Abstract要約: 機械学習における画期的な進歩の多くは、大量のリッチデータを利用できることに起因する。 多くの大規模データセットは、医療データなど高度に敏感であり、機械学習コミュニティでは広く利用できない。 プライバシー保証で合成データを生成することは、そのようなソリューションを提供します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 96.92041573661407
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many ground-breaking advancements in machine learning can be attributed to the availability of a large volume of rich data. Unfortunately, many large-scale datasets are highly sensitive, such as healthcare data, and are not widely available to the machine learning community. Generating synthetic data with privacy guarantees provides one such solution, allowing meaningful research to be carried out "at scale" - by allowing the entirety of the machine learning community to potentially accelerate progress within a given field. In this article, we provide a high-level view of synthetic data: what it means, how we might evaluate it and how we might use it.
• Abstract（参考訳）: 機械学習における画期的な進歩の多くは、大量のリッチデータを利用できることに起因する。 残念ながら、多くの大規模データセットは、医療データなど非常に敏感であり、機械学習コミュニティでは広く利用できない。 プライバシ保証による合成データの生成は、そのようなソリューションのひとつを提供し、マシンラーニングコミュニティ全体が特定の分野の進捗を加速させることで、有意義な調査を"大規模"に実施可能にする。 この記事では、合成データの高レベルなビューを提供する。それは何を意味するのか、どのように評価するか、どのように使用するのか。

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