論文の概要: Opinion: Revisiting synthetic data classifications from a privacy perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.03506v4
• Date: Tue, 15 Apr 2025 10:00:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-16 22:08:32.508187
• Title: Opinion: Revisiting synthetic data classifications from a privacy perspective
• Title（参考訳）: オピニオン:プライバシーの観点からの合成データ分類の再検討
• Authors: Vibeke Binz Vallevik, Serena Elizabeth Marshall, Aleksandar Babic, Jan Franz Nygaard,
• Abstract要約: 合成データは、AI開発の増大するデータ要求を満たすための費用対効果のソリューションとして浮上している。 従来の合成データ型の分類は、合成データを生成するための絶え間なく増加する手法を反映していない。 我々は、プライバシーの観点をよりよく反映した、合成データ型をグループ化する、別のアプローチを例に挙げる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.12937192948916
• License:
• Abstract: Synthetic data is emerging as a cost-effective solution necessary to meet the increasing data demands of AI development, created either from existing knowledge or derived from real data. The traditional classification of synthetic data types into hybrid, partial or fully synthetic datasets has limited value and does not reflect the ever-increasing methods to generate synthetic data. The generation method and their source jointly shape the characteristics of synthetic data, which in turn determines its practical applications. We make a case for an alternative approach to grouping synthetic data types that better reflect privacy perspectives in order to facilitate regulatory guidance in the generation and processing of synthetic data. This approach to classification provides flexibility to new advancements like deep generative methods and offers a more practical framework for future applications.
• Abstract（参考訳）: 合成データは、既存の知識から、あるいは実際のデータから派生したAI開発におけるデータ要求の増加に対応するために、コスト効率のよいソリューションとして出現している。 従来の合成データ型を、ハイブリッド、部分的、あるいは完全な合成データセットに分類することは、限定的な価値を持ち、合成データを生成する絶え間ない手法を反映しない。 生成法とそのソースは、合成データの特性を共同で形成し、その実用性を決定する。 我々は、合成データの生成と処理における規制ガイダンスを促進するために、プライバシーの観点をよりよく反映した合成データ型をグループ化する代替手法を提案する。 分類へのこのアプローチは、深層生成メソッドのような新しい進歩に対する柔軟性を提供し、将来のアプリケーションにもっと実用的なフレームワークを提供する。

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