論文の概要: Boosting Data Analytics With Synthetic Volume Expansion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17848v2
• Date: Sun, 7 Jan 2024 03:39:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-09 22:36:55.742094
• Title: Boosting Data Analytics With Synthetic Volume Expansion
• Title（参考訳）: 合成ボリューム拡張によるデータ分析の促進
• Authors: Xiaotong Shen, Yifei Liu, Rex Shen
• Abstract要約: この記事では、Synthetic Data Generation for Analyticsフレームワークを紹介します。 高度なモデルによって生成される高忠実な合成データに統計的手法を用いる。 このフレームワークで重要な発見は世代的効果である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.568650932986342
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Synthetic data generation, a cornerstone of Generative Artificial Intelligence (GAI), signifies a paradigm shift in data science by addressing data scarcity and privacy while enabling unprecedented performance. As synthetic data gains prominence, questions arise concerning the accuracy of statistical methods when applied to synthetic data compared to raw data. This article introduces the Synthetic Data Generation for Analytics (Syn) framework. This framework employs statistical methods on high-fidelity synthetic data generated by advanced models such as tabular diffusion and Generative Pre-trained Transformer (GPT) models. These models, trained on raw data, are further enhanced with insights from pertinent studies through knowledge transfer. A significant discovery within this framework is the generational effect: the error of a statistical method on synthetic data initially diminishes with additional synthetic data but may eventually increase or plateau. This phenomenon, rooted in the complexities of replicating raw data distributions, highlights a "reflection point" - an optimal threshold in the size of synthetic data determined by specific error metrics. Through three case studies - sentiment analysis of texts, predictive modeling of structured data, and inference in tabular data - we demonstrate the effectiveness of this framework over traditional ones. We underline its potential to amplify various statistical methods, including gradient boosting for prediction and hypothesis testing, thereby underscoring the transformative potential of synthetic data generation in data science.
• Abstract（参考訳）: 生成人工知能(GAI)の基盤である合成データ生成は、データ不足とプライバシに対処し、前例のないパフォーマンスを実現することによって、データサイエンスのパラダイムシフトを示す。 合成データが卓越するにつれて、生データと比較して合成データに適用した場合の統計手法の精度に関する疑問が生じる。 本稿では、Syn(Syn)フレームワークについて紹介する。 このフレームワークは、グラフ拡散やGPT(Generative Pre-trained Transformer)モデルのような高度なモデルによって生成される高忠実な合成データに統計的手法を用いる。 これらのモデルは生データに基づいて訓練され、知識伝達を通じて関連する研究から洞察を得てさらに強化される。 合成データに対する統計的手法の誤差は、最初は追加の合成データによって減少するが、最終的には増加するか高くなる可能性がある。 この現象は、生データ分布を複製する複雑さに根ざし、特定のエラーメトリクスによって決定される合成データのサイズにおける最適なしきい値である「反射点」を強調する。 3つのケーススタディ – テキストの感情分析、構造化データの予測モデリング、表形式のデータの推論 – を通じて、このフレームワークが従来のものよりも有効であることを示す。 我々は,データサイエンスにおける合成データ生成の変換可能性について,予測と仮説テストの勾配向上など,様々な統計的手法を増幅する可能性を強調した。

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