論文の概要: Generative Models for Synthetic Data: Transforming Data Mining in the GenAI Era

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.19570v1
• Date: Wed, 27 Aug 2025 05:04:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-28 19:07:41.496226
• Title: Generative Models for Synthetic Data: Transforming Data Mining in the GenAI Era
• Title（参考訳）: 合成データの生成モデル:GenAI時代のデータマイニング
• Authors: Dawei Li, Yue Huang, Ming Li, Tianyi Zhou, Xiangliang Zhang, Huan Liu,
• Abstract要約: このチュートリアルでは、合成データ生成の基礎と最新の進歩を紹介する。 Atendeesは、生成的合成データを活用してデータマイニングの研究と実践を強化する、実用的な洞察を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.46005489386284
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative models such as Large Language Models, Diffusion Models, and generative adversarial networks have recently revolutionized the creation of synthetic data, offering scalable solutions to data scarcity, privacy, and annotation challenges in data mining. This tutorial introduces the foundations and latest advances in synthetic data generation, covers key methodologies and practical frameworks, and discusses evaluation strategies and applications. Attendees will gain actionable insights into leveraging generative synthetic data to enhance data mining research and practice. More information can be found on our website: https://syndata4dm.github.io/.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル、拡散モデル、および生成的敵ネットワークのような生成モデルは、最近、データの不足、プライバシー、データマイニングにおけるアノテーションの課題に対するスケーラブルなソリューションを提供する、合成データの作成に革命をもたらした。 このチュートリアルでは、合成データ生成の基礎と最新の進歩を紹介し、主要な方法論と実践的なフレームワークを取り上げ、評価戦略とアプリケーションについて議論する。 Atendeesは、生成的合成データを活用してデータマイニングの研究と実践を強化する、実用的な洞察を得る。 詳細は、私たちのWebサイトにある。

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