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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.17848v3
• Date: Sun, 10 Mar 2024 18:53:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 15:41:00.257839
• 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: 本稿では,合成データに対する統計的手法の有効性と,合成データのプライバシーリスクについて考察する。 この枠組みにおける重要な発見は、合成データに対する統計的手法の誤差率は、より多くの合成データを追加することで減少するが、最終的には上昇または安定化する可能性があることを明らかにする世代効果である。
• 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, promotes a paradigm shift in data science by addressing data scarcity and privacy while enabling unprecedented performance. As synthetic data becomes more prevalent, concerns emerge regarding the accuracy of statistical methods when applied to synthetic data in contrast to raw data. This article explores the effectiveness of statistical methods on synthetic data and the privacy risks of synthetic data. Regarding effectiveness, we present the Synthetic Data Generation for Analytics framework. This framework applies statistical approaches to high-quality synthetic data produced by generative models like tabular diffusion models, which, initially trained on raw data, benefit from insights from pertinent studies through transfer learning. A key finding within this framework is the generational effect, which reveals that the error rate of statistical methods on synthetic data decreases with the addition of more synthetic data but may eventually rise or stabilize. This phenomenon, stemming from the challenge of accurately mirroring raw data distributions, highlights a "reflection point"-an ideal volume of synthetic data defined by specific error metrics. Through three case studies, sentiment analysis, predictive modeling of structured data, and inference in tabular data, we validate the superior performance of this framework compared to conventional approaches. On privacy, synthetic data imposes lower risks while supporting the differential privacy standard. These studies underscore synthetic data's untapped potential in redefining data science's landscape.
• Abstract（参考訳）: 生成人工知能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促進する。 合成データがより普及するにつれて、生データと対照的に合成データに適用した場合の統計手法の精度に関する懸念が浮かび上がる。 本稿では,合成データに対する統計手法の有効性と,合成データのプライバシーリスクについて検討する。 有効性については,分析用合成データ生成フレームワークを提案する。 このフレームワークは、表拡散モデルのような生成モデルによって生成された高品質な合成データに対して統計的アプローチを適用する。 この枠組みにおける鍵となる発見は世代効果であり、合成データに対する統計的手法の誤差率は、より多くの合成データの追加によって減少するが、最終的には上昇または安定化する可能性があることを明らかにする。 この現象は、生のデータ分布を正確に反映することの難しさから始まり、特定のエラーメトリクスで定義される合成データの理想的なボリュームである「反射点」を強調している。 感情分析,構造化データの予測モデリング,表データ推論という3つのケーススタディを通じて,従来の手法と比較して,このフレームワークの優れた性能を検証する。 プライバシーに関して、合成データは、差分プライバシー標準をサポートしながらリスクを低くする。 これらの研究は、データ科学のランドスケープを再定義する上で、合成データの未解決の可能性を強調している。

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