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.
関連論文リスト
- Reimagining Synthetic Tabular Data Generation through Data-Centric AI: A
Comprehensive Benchmark [56.8042116967334]
合成データは、機械学習モデルのトレーニングの代替となる。
合成データが現実世界データの複雑なニュアンスを反映することを保証することは、難しい作業です。
本稿では,データ中心型AI技術の統合による合成データ生成プロセスのガイドの可能性について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-25T20:32:02Z) - The Use of Synthetic Data to Train AI Models: Opportunities and Risks
for Sustainable Development [0.6906005491572401]
本稿では,合成データの生成,利用,普及を規定する政策について検討する。
優れた合成データポリシーは、プライバシの懸念とデータの有用性のバランスを取らなければならない。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-31T23:18:53Z) - Exploring the Potential of AI-Generated Synthetic Datasets: A Case Study
on Telematics Data with ChatGPT [0.0]
この研究は、OpenAIの強力な言語モデルであるChatGPTを活用して、特にテレマティクス分野における合成データセットの構築と利用に力を入れている。
このデータ作成プロセスを説明するために、合成テレマティクスデータセットの生成に焦点を当てたハンズオンケーススタディが実施されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-23T15:15:13Z) - TSGM: A Flexible Framework for Generative Modeling of Synthetic Time
Series [79.64785804590821]
時系列データは、研究者と産業組織間のデータの共有を妨げるため、しばしば不足または非常に敏感である。
本稿では,合成時系列の生成モデリングのためのオープンソースフレームワークである時系列生成モデリング(TSGM)を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-19T10:11:21Z) - Synthetic data, real errors: how (not) to publish and use synthetic data [86.65594304109567]
生成過程が下流MLタスクにどのように影響するかを示す。
本稿では、生成プロセスモデルパラメータの後方分布を近似するために、Deep Generative Ensemble (DGE)を導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-16T07:30:29Z) - Synthetic Data: Methods, Use Cases, and Risks [11.413309528464632]
研究コミュニティと業界の両方で勢いを増す可能性のある選択肢は、代わりに合成データを共有することだ。
我々は、合成データについて穏やかに紹介し、そのユースケース、未適応のプライバシー問題、そしてその固有の制限を効果的なプライバシー強化技術として論じます。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-01T16:35:33Z) - Machine Learning for Synthetic Data Generation: A Review [16.69126956295844]
本稿では,合成データの生成を目的とした機械学習モデルを用いた既存研究についてレビューする。
このレビューは、合成データ生成、コンピュータビジョン、スピーチ、自然言語処理、ヘルスケア、ビジネスドメインの応用から始まる様々な視点を網羅している。
この論文は、合成データ生成に関するプライバシーと公平性に関する重要な側面についても論じている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-08T13:59:31Z) - Synthcity: facilitating innovative use cases of synthetic data in
different data modalities [86.52703093858631]
Synthcityは、MLフェアネス、プライバシ、拡張における合成データの革新的なユースケースのための、オープンソースのソフトウェアパッケージである。
Synthcityは、実践者に対して、合成データにおける最先端の研究とツールへの単一のアクセスポイントを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-18T14:49:54Z) - Measuring Utility and Privacy of Synthetic Genomic Data [3.635321290763711]
人工ゲノムデータを生成するための5つの最先端モデルの実用性とプライバシ保護を最初に評価する。
全体として、ボード全体でうまく機能する合成ゲノムデータを生成するための単一のアプローチは存在しない。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-05T17:41:01Z) - Synthetic Data: Opening the data floodgates to enable faster, more
directed development of machine learning methods [96.92041573661407]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-08T17:26:10Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。