論文の概要: Reimagining Synthetic Tabular Data Generation through Data-Centric AI: A Comprehensive Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16981v1
• Date: Wed, 25 Oct 2023 20:32:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-27 23:23:05.312472
• Title: Reimagining Synthetic Tabular Data Generation through Data-Centric AI: A Comprehensive Benchmark
• Title（参考訳）: データセントリックaiによる合成表データ生成の再考:総合ベンチマーク
• Authors: Lasse Hansen, Nabeel Seedat, Mihaela van der Schaar, Andrija Petrovic
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.8042116967334
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Synthetic data serves as an alternative in training machine learning models, particularly when real-world data is limited or inaccessible. However, ensuring that synthetic data mirrors the complex nuances of real-world data is a challenging task. This paper addresses this issue by exploring the potential of integrating data-centric AI techniques which profile the data to guide the synthetic data generation process. Moreover, we shed light on the often ignored consequences of neglecting these data profiles during synthetic data generation -- despite seemingly high statistical fidelity. Subsequently, we propose a novel framework to evaluate the integration of data profiles to guide the creation of more representative synthetic data. In an empirical study, we evaluate the performance of five state-of-the-art models for tabular data generation on eleven distinct tabular datasets. The findings offer critical insights into the successes and limitations of current synthetic data generation techniques. Finally, we provide practical recommendations for integrating data-centric insights into the synthetic data generation process, with a specific focus on classification performance, model selection, and feature selection. This study aims to reevaluate conventional approaches to synthetic data generation and promote the application of data-centric AI techniques in improving the quality and effectiveness of synthetic data.
• Abstract（参考訳）: 合成データは、特に実世界のデータが制限されたり、アクセスできない場合に、機械学習モデルをトレーニングする際の代替となる。 しかし、合成データが実際の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、難しい課題である。 本稿では、合成データ生成プロセスのガイドとしてデータをプロファイルするデータ中心のAI技術を統合する可能性を探ることで、この問題に対処する。 さらに、統計的忠実度が高いように見えるにもかかわらず、合成データ生成中にこれらのデータプロファイルを無視することによる、しばしば無視される結果にも光を当てた。 次に,より代表的な合成データの作成を導くために,データプロファイルの統合を評価するための新しいフレームワークを提案する。 本研究では,11個の表状データセット上での表状データ生成のための5つの最先端モデルの性能評価を行った。 この発見は、現在の合成データ生成技術の成功と限界に関する重要な洞察を提供する。 最後に,データ中心の洞察を合成データ生成プロセスに統合する実践的な推奨を行い,分類性能,モデル選択,特徴選択に特化している。 本研究では、合成データ生成における従来の手法を再評価し、合成データの品質と有効性を改善するためのデータ中心AI技術の適用を促進することを目的とする。

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