論文の概要: Deep Generative Models, Synthetic Tabular Data, and Differential
Privacy: An Overview and Synthesis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15424v2
- Date: Sun, 27 Aug 2023 04:59:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-29 21:04:33.987238
- Title: Deep Generative Models, Synthetic Tabular Data, and Differential
Privacy: An Overview and Synthesis
- Title（参考訳）: 深層生成モデル, 合成語彙データ, 微分プライバシー : 概観と合成
- Authors: Conor Hassan, Robert Salomone, Kerrie Mengersen
- Abstract要約: 本稿では, 深層生成モデルによる合成データ生成の最近の進展を包括的に分析する。
具体的には、プライバシーに敏感なデータにおける合成データ生成の重要性について概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8391355909797644
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This article provides a comprehensive synthesis of the recent developments in
synthetic data generation via deep generative models, focusing on tabular
datasets. We specifically outline the importance of synthetic data generation
in the context of privacy-sensitive data. Additionally, we highlight the
advantages of using deep generative models over other methods and provide a
detailed explanation of the underlying concepts, including unsupervised
learning, neural networks, and generative models. The paper covers the
challenges and considerations involved in using deep generative models for
tabular datasets, such as data normalization, privacy concerns, and model
evaluation. This review provides a valuable resource for researchers and
practitioners interested in synthetic data generation and its applications.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,表層データセットに着目した深層生成モデルによる合成データ生成の最近の進展を包括的に分析する。
具体的には、プライバシーに敏感なデータにおける合成データ生成の重要性について概説する。
さらに、他の手法よりも深い生成モデルを使用することの利点を強調し、教師なし学習、ニューラルネットワーク、生成モデルなどの基礎となる概念を詳細に説明する。
本稿では,データ正規化やプライバシ問題,モデル評価など,表層データセットの深層生成モデルの利用に関する課題と考察について述べる。
このレビューは、合成データ生成とその応用に関心のある研究者や実践者に貴重なリソースを提供する。
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