論文の概要: Enabling Synthetic Data adoption in regulated domains
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.06297v1
- Date: Wed, 13 Apr 2022 10:53:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-14 12:24:46.010406
- Title: Enabling Synthetic Data adoption in regulated domains
- Title（参考訳）: 規制領域における合成データ導入の実現
- Authors: Giorgio Visani, Giacomo Graffi, Mattia Alfero, Enrico Bagli, Davide
Capuzzo, Federico Chesani
- Abstract要約: Model-CentricからData-Centricへの転換は、アルゴリズムよりもデータとその品質に重点を置いている。
特に、高度に規制されたシナリオにおける情報のセンシティブな性質を考慮する必要がある。
このようなコンウンドラムをバイパスする巧妙な方法は、生成プロセスから得られたデータであるSynthetic Dataに依存し、実際のデータプロパティを学習する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9512796489908306
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The switch from a Model-Centric to a Data-Centric mindset is putting emphasis
on data and its quality rather than algorithms, bringing forward new
challenges. In particular, the sensitive nature of the information in highly
regulated scenarios needs to be accounted for. Specific approaches to address
the privacy issue have been developed, as Privacy Enhancing Technologies.
However, they frequently cause loss of information, putting forward a crucial
trade-off among data quality and privacy. A clever way to bypass such a
conundrum relies on Synthetic Data: data obtained from a generative process,
learning the real data properties. Both Academia and Industry realized the
importance of evaluating synthetic data quality: without all-round reliable
metrics, the innovative data generation task has no proper objective function
to maximize. Despite that, the topic remains under-explored. For this reason,
we systematically catalog the important traits of synthetic data quality and
privacy, and devise a specific methodology to test them. The result is DAISYnt
(aDoption of Artificial Intelligence SYnthesis): a comprehensive suite of
advanced tests, which sets a de facto standard for synthetic data evaluation.
As a practical use-case, a variety of generative algorithms have been trained
on real-world Credit Bureau Data. The best model has been assessed, using
DAISYnt on the different synthetic replicas. Further potential uses, among
others, entail auditing and fine-tuning of generative models or ensuring high
quality of a given synthetic dataset. From a prescriptive viewpoint,
eventually, DAISYnt may pave the way to synthetic data adoption in highly
regulated domains, ranging from Finance to Healthcare, through Insurance and
Education.
- Abstract（参考訳）: Model-CentricからData-Centricへの転換は、アルゴリズムよりもデータとその品質に重点を置いているため、新たな課題が持ち上がっている。
特に、高度に規制されたシナリオにおける情報の繊細な性質を考慮すべきである。
プライバシー問題に対処するための具体的なアプローチが開発されている。
しかし、それらはしばしば情報の喪失を引き起こし、データ品質とプライバシの間に重要なトレードオフをもたらす。
このようなコンウンドラムをバイパスする巧妙な方法は、生成プロセスから得られたデータであるSynthetic Dataに依存し、実際のデータプロパティを学習する。
全体的な信頼性のあるメトリクスがなければ、革新的なデータ生成タスクは、最大限にするための適切な客観的機能を持っていません。
しかし、その話題は未解決のままである。
このような理由から,我々は合成データ品質とプライバシの重要な特性を体系的に分類し,テストするための特定の方法論を考案する。
その結果、DAISYnt (Doption of Artificial Intelligence SYnthesis): 総合的な高度なテストスイートで、合成データ評価のデファクトスタンダードとなる。
実用的なユースケースとして、さまざまな生成アルゴリズムが現実世界のCredit Bureau Dataでトレーニングされている。
最良のモデルは、異なる合成レプリカ上でDAISYntを使用して評価されている。
さらに潜在的な用途としては、生成モデルの監査と微調整、あるいは与えられた合成データセットの高品質を保証することなどがある。
結局のところ、DAISYntは金融から医療、保険、教育に至るまで、高度に規制された領域におけるデータ導入の道を開くかもしれない。
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