論文の概要: Towards a Taxonomy for the Use of Synthetic Data in Advanced Analytics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02622v1
• Date: Mon, 5 Dec 2022 22:13:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 15:58:05.032786
• Title: Towards a Taxonomy for the Use of Synthetic Data in Advanced Analytics
• Title（参考訳）: 先進分析における合成データ活用のための分類学を目指して
• Authors: Peter Kowalczyk, Giacomo Welsch, Fr\'ed\'eric Thiesse
• Abstract要約: 本稿では,先進分析システムにおける合成データの展開のさまざまな側面を明らかにする分類法を提案する。 合成データの典型的なアプリケーションシナリオを特定し、採用状況を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The proliferation of deep learning techniques led to a wide range of advanced analytics applications in important business areas such as predictive maintenance or product recommendation. However, as the effectiveness of advanced analytics naturally depends on the availability of sufficient data, an organization's ability to exploit the benefits might be restricted by limited data or likewise data access. These challenges could force organizations to spend substantial amounts of money on data, accept constrained analytics capacities, or even turn into a showstopper for analytics projects. Against this backdrop, recent advances in deep learning to generate synthetic data may help to overcome these barriers. Despite its great potential, however, synthetic data are rarely employed. Therefore, we present a taxonomy highlighting the various facets of deploying synthetic data for advanced analytics systems. Furthermore, we identify typical application scenarios for synthetic data to assess the current state of adoption and thereby unveil missed opportunities to pave the way for further research.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニング技術の急増は、予測メンテナンスや製品のレコメンデーションといった重要なビジネス領域において、幅広い高度な分析アプリケーションを生み出した。 しかし、高度な分析の有効性は当然、十分なデータの可用性に依存するため、その利点を利用する組織の能力は、限られたデータやデータアクセスによって制限される可能性がある。 これらの課題は、組織がデータにかなりの費用を費やすこと、制約のある分析能力を受け入れること、さらには分析プロジェクトのショートッパーにさえなる可能性がある。 この背景に対して、合成データを生成するディープラーニングの最近の進歩は、これらの障壁を克服するのに役立つかもしれない。 しかし、その大きな可能性にもかかわらず、合成データは滅多に使われない。 そこで本研究では,先進分析システムにおける合成データの展開のさまざまな側面を強調する分類法を提案する。 さらに, 合成データの典型的な応用シナリオを特定し, 適用状況を評価し, さらなる研究の道を開く機会の欠如を明らかにする。

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