論文の概要: TSGM: A Flexible Framework for Generative Modeling of Synthetic Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11567v1
• Date: Fri, 19 May 2023 10:11:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-22 15:07:23.857971
• Title: TSGM: A Flexible Framework for Generative Modeling of Synthetic Time Series
• Title（参考訳）: TSGM: 合成時系列の生成モデリングのための柔軟なフレームワーク
• Authors: Alexander Nikitin, Letizia Iannucci, Samuel Kaski
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.64785804590821
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Temporally indexed data are essential in a wide range of fields and of interest to machine learning researchers. Time series data, however, are often scarce or highly sensitive, which precludes the sharing of data between researchers and industrial organizations and the application of existing and new data-intensive ML methods. A possible solution to this bottleneck is to generate synthetic data. In this work, we introduce Time Series Generative Modeling (TSGM), an open-source framework for the generative modeling of synthetic time series. TSGM includes a broad repertoire of machine learning methods: generative models, probabilistic, and simulator-based approaches. The framework enables users to evaluate the quality of the produced data from different angles: similarity, downstream effectiveness, predictive consistency, diversity, and privacy. The framework is extensible, which allows researchers to rapidly implement their own methods and compare them in a shareable environment. TSGM was tested on open datasets and in production and proved to be beneficial in both cases. Additionally to the library, the project allows users to employ command line interfaces for synthetic data generation which lowers the entry threshold for those without a programming background.
• Abstract（参考訳）: テンポラリインデックスされたデータは、幅広い分野や機械学習研究者にとって重要なデータである。 しかし、時系列データは、研究者と産業組織間のデータの共有や、既存のおよび新しいデータ集約型ML手法の適用を妨げているため、少ないか非常に敏感であることが多い。 このボトルネックの可能な解決策は、合成データを生成することである。 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。 TSGMには、生成モデル、確率論的、シミュレータベースのアプローチといった機械学習手法の幅広いレパートリーが含まれている。 このフレームワークは、類似性、下流の有効性、予測一貫性、多様性、プライバシーなど、さまざまな角度から生成されたデータの品質を評価することができる。 このフレームワークは拡張可能で、研究者は自身のメソッドを迅速に実装し、共有可能な環境で比較することができる。 TSGMはオープンデータセットと本番環境でテストされ、両方のケースで有益であることが証明された。 ライブラリに加えて、このプロジェクトでは、プログラミングのバックグラウンドを持たない人のエントリしきい値を下げる合成データ生成にコマンドラインインターフェイスを使用することができる。

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