論文の概要: Beyond Privacy: Navigating the Opportunities and Challenges of Synthetic Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03722v1
• Date: Fri, 7 Apr 2023 16:38:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-10 11:27:59.425598
• Title: Beyond Privacy: Navigating the Opportunities and Challenges of Synthetic Data
• Title（参考訳）: プライバシーを超えて - 合成データの機会と課題をナビゲートする
• Authors: Boris van Breugel and Mihaela van der Schaar
• Abstract要約: 合成データは、機械学習の世界において支配的な力となり、データセットを個々のニーズに合わせて調整できる未来を約束する。 合成データのより広範な妥当性と適用のために,コミュニティが克服すべき根本的な課題について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.52783572568214
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generating synthetic data through generative models is gaining interest in the ML community and beyond. In the past, synthetic data was often regarded as a means to private data release, but a surge of recent papers explore how its potential reaches much further than this -- from creating more fair data to data augmentation, and from simulation to text generated by ChatGPT. In this perspective we explore whether, and how, synthetic data may become a dominant force in the machine learning world, promising a future where datasets can be tailored to individual needs. Just as importantly, we discuss which fundamental challenges the community needs to overcome for wider relevance and application of synthetic data -- the most important of which is quantifying how much we can trust any finding or prediction drawn from synthetic data.
• Abstract（参考訳）: 生成モデルによる合成データの生成は、MLコミュニティ以上に関心を集めている。 In the past, synthetic data was often regarded as a means to private data release, but a surge of recent papers explore how its potential reaches much further than this -- from creating more fair data to data augmentation, and from simulation to text generated by ChatGPT. In this perspective we explore whether, and how, synthetic data may become a dominant force in the machine learning world, promising a future where datasets can be tailored to individual needs. Just as importantly, we discuss which fundamental challenges the community needs to overcome for wider relevance and application of synthetic data -- the most important of which is quantifying how much we can trust any finding or prediction drawn from synthetic data.

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