論文の概要: Machine Learning for Synthetic Data Generation: A Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04062v3
- Date: Tue, 23 May 2023 13:41:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-25 00:25:37.659098
- Title: Machine Learning for Synthetic Data Generation: A Review
- Title（参考訳）: 合成データ生成のための機械学習: レビュー
- Authors: Yingzhou Lu, Huazheng Wang, Wenqi Wei
- Abstract要約: 本稿では、合成データ生成に機械学習モデルを利用した既存の研究を体系的にレビューする。
コンピュータビジョン,音声,自然言語,医療,ビジネスなど,さまざまな観点からの合成データ生成作業について論じる。
我々は、この新興分野における課題と機会を特定し、今後の研究方向性を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.117165388005498
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Data plays a crucial role in machine learning. However, in real-world
applications, there are several problems with data, e.g., data are of low
quality; a limited number of data points lead to under-fitting of the machine
learning model; it is hard to access the data due to privacy, safety and
regulatory concerns. Synthetic data generation offers a promising new avenue,
as it can be shared and used in ways that real-world data cannot. This paper
systematically reviews the existing works that leverage machine learning models
for synthetic data generation. Specifically, we discuss the synthetic data
generation works from several perspectives: (i) applications, including
computer vision, speech, natural language, healthcare, and business; (ii)
machine learning methods, particularly neural network architectures and deep
generative models; (iii) privacy and fairness issue. In addition, we identify
the challenges and opportunities in this emerging field and suggest future
research directions.
- Abstract（参考訳）: データは機械学習において重要な役割を果たす。
しかし、現実世界のアプリケーションでは、データの品質が低い、限られた数のデータポイントが機械学習モデルの過度な適合に繋がる、プライバシー、安全性、規制上の懸念によるデータへのアクセスが困難など、データにはいくつかの問題がある。
合成データ生成は、現実世界のデータではできない方法で共有および使用することができるため、有望な新しい道を提供する。
本稿では、合成データ生成に機械学習モデルを利用する既存の作品を体系的にレビューする。
具体的には,様々な視点から合成データ生成手法について考察する。
(i) コンピュータビジョン、音声、自然言語、医療及び事業を含む出願
(二 機械学習方法、特にニューラルネットワークアーキテクチャ及び深層生成モデル
(三)プライバシーと公平性の問題
さらに、この新興分野における課題と機会を特定し、今後の研究方向性を提案する。
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