論文の概要: Exploring the Potential of AI-Generated Synthetic Datasets: A Case Study
on Telematics Data with ChatGPT
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13700v1
- Date: Fri, 23 Jun 2023 15:15:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-27 19:48:35.620054
- Title: Exploring the Potential of AI-Generated Synthetic Datasets: A Case Study
on Telematics Data with ChatGPT
- Title（参考訳）: AI生成合成データセットの可能性を探る:ChatGPTを用いたテレマティクスデータの事例
- Authors: Ryan Lingo
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This research delves into the construction and utilization of synthetic
datasets, specifically within the telematics sphere, leveraging OpenAI's
powerful language model, ChatGPT. Synthetic datasets present an effective
solution to challenges pertaining to data privacy, scarcity, and control over
variables - characteristics that make them particularly valuable for research
pursuits. The utility of these datasets, however, largely depends on their
quality, measured through the lenses of diversity, relevance, and coherence. To
illustrate this data creation process, a hands-on case study is conducted,
focusing on the generation of a synthetic telematics dataset. The experiment
involved an iterative guidance of ChatGPT, progressively refining prompts and
culminating in the creation of a comprehensive dataset for a hypothetical urban
planning scenario in Columbus, Ohio. Upon generation, the synthetic dataset was
subjected to an evaluation, focusing on the previously identified quality
parameters and employing descriptive statistics and visualization techniques
for a thorough analysis. Despite synthetic datasets not serving as perfect
replacements for actual world data, their potential in specific use-cases, when
executed with precision, is significant. This research underscores the
potential of AI models like ChatGPT in enhancing data availability for complex
sectors like telematics, thus paving the way for a myriad of new research
opportunities.
- Abstract（参考訳）: この研究は、openaiの強力な言語モデルであるchatgptを活用し、特にテレマティクス領域における合成データセットの構築と利用に焦点をあてている。
合成データセットは、データのプライバシ、不足、変数の制御に関連する課題に対する効果的な解決策を提供する。
しかし、これらのデータセットの有用性は、多様性、妥当性、一貫性のレンズを通して測定される品質に大きく依存する。
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。
この実験では、chatgptの反復的な指導、プロンプトの段階的な洗練、オハイオ州コロンバスの仮想都市計画シナリオのための包括的なデータセットの作成などが行われた。
生成時、合成データセットは、予め識別された品質パラメータに着目し、詳細な分析のために記述統計と可視化技術を用いて評価された。
合成データセットは実際の世界データを完全に置き換えるものではないが、精度で実行される特定のユースケースにおけるそれらのポテンシャルは重要である。
この研究は、chatgptのようなaiモデルの、テレマティクスのような複雑なセクタのデータ可用性向上の可能性を強調し、無数の新しい研究機会への道を開く。
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