論文の概要: Empowering Time Series Analysis with Synthetic Data: A Survey and Outlook in the Era of Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11411v1
• Date: Fri, 14 Mar 2025 13:53:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-17 13:06:23.427568
• Title: Empowering Time Series Analysis with Synthetic Data: A Survey and Outlook in the Era of Foundation Models
• Title（参考訳）: 合成データを用いた時系列解析の強化:基礎モデル時代における調査と展望
• Authors: Xu Liu, Taha Aksu, Juncheng Liu, Qingsong Wen, Yuxuan Liang, Caiming Xiong, Silvio Savarese, Doyen Sahoo, Junnan Li, Chenghao Liu,
• Abstract要約: 時系列解析は複雑なシステムの力学を理解するために重要である。 基本モデルの最近の進歩はタスク非依存の時系列基礎モデル (TSFM) と大規模言語モデルベース時系列モデル (TSLLM) につながっている。 彼らの成功は、規制、多様性、品質、量制約のために構築が困難である、大規模で多様で高品質なデータセットに依存する。 本調査では,TSFMとTLLLMの合成データの総合的なレビュー,データ生成戦略の分析,モデル事前学習におけるそれらの役割,微調整,評価,今後の研究方向性の特定について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 104.17057231661371
• License:
• Abstract: Time series analysis is crucial for understanding dynamics of complex systems. Recent advances in foundation models have led to task-agnostic Time Series Foundation Models (TSFMs) and Large Language Model-based Time Series Models (TSLLMs), enabling generalized learning and integrating contextual information. However, their success depends on large, diverse, and high-quality datasets, which are challenging to build due to regulatory, diversity, quality, and quantity constraints. Synthetic data emerge as a viable solution, addressing these challenges by offering scalable, unbiased, and high-quality alternatives. This survey provides a comprehensive review of synthetic data for TSFMs and TSLLMs, analyzing data generation strategies, their role in model pretraining, fine-tuning, and evaluation, and identifying future research directions.
• Abstract（参考訳）: 時系列解析は複雑なシステムの力学を理解するために重要である。 近年の基盤モデルの進歩により,タスクに依存しない時系列基礎モデル (TSFM) や大規模言語モデルに基づく時系列モデル (TSLLM) が実現され,一般化学習と文脈情報の統合が可能になった。 しかし、彼らの成功は、規制、多様性、品質、量制約のために構築が困難である大規模で多様で高品質なデータセットに依存している。 合成データは、スケーラブルでバイアスのない高品質な代替手段を提供することによって、これらの課題に対処する、実行可能なソリューションとして登場します。 本調査では,TSFMとTLLLMの合成データの総合的なレビュー,データ生成戦略の分析,モデル事前学習におけるそれらの役割,微調整,評価,今後の研究方向性の特定について述べる。

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