3 つの一般的なデータ生成テクノロジーとその応用分野は何ですか?

デシジョン ツリー、ディープ ラーニング、反復比例フィッティングを使用してデータを生成し、要件と目的に応じて方法を選択します。

3 つの一般的なデータ生成手法

1. 分布による生成

実際のデータはないが、データ アナリストがデータ セットの分布を理解している状況では、アナリストは、正規分布、指数分布、カイ二乗分布、対数正規分布、一様分布などの分布からさまざまなランダム サンプルを生成できます。これにより、分析と予測のためにさまざまな種類のデータをシミュレートできます。

この手法では、合成データの有用性は、アナリストが特定のデータ環境をどの程度理解しているかによって決まります。

2. 実データを既知の分布に当てはめる

実データがある場合は、既知の分布を当てはめることによって合成データを生成できます。分布のパラメーターと実際のデータへの適合がわかっている場合、モンテカルロ法を使用してデータを生成できます。

モンテカルロ法は最適な近似を見つけることができますが、十分に実用的ではない可能性があります。

デシジョン ツリーなどの機械学習モデルを使用して、多峰性分布や共通の特性が不明な分布などの非古典的分布を適合させることを検討してください。

機械学習を使用して分布を適合させると、相関性の高い合成データを生成できますが、過剰適合にはリスクが伴います。

実際のデータの一部のみが存在する状況では、ハイブリッド合成データ生成も使用できます。この場合、アナリストは理論的な分布に基づいてデータセットの一部を生成し、実際のデータに基づいて他の部分を生成します。

3. ディープラーニングを使用する

変分オートエンコーダー (VAE) や敵対的生成ネットワーク (GAN) などのディープ生成モデルは、合成データを生成できます。

変分オートエンコーダ (VAE) は、エンコーダが元のデータ セットをよりコンパクトな構造に圧縮し、そのデータをデコーダに送信する教師なし方式です。次に、デコーダは、元のデータ セットを表す出力を生成します。システムは、入力データと出力データの間の相関関係を最適化することによってトレーニングされます。

敵対的生成ネットワーク (GAN)、GAN モデルでは、ジェネレーターとディスクリミネーターの 2 つのネットワークがモデルを反復的にトレーニングします。ジェネレーターはデータのランダムなサンプルを取得し、合成データ セットを生成します。弁別器は、事前に設定された条件に基づいて、合成的に生成されたデータと実際のデータセットを比較します。

合成データのテスト段階

データ合成後、合成データと実際のデータを比較することで、合成データの有用性が評価されます。ユーティリティ評価プロセスには 2 つの段階があります。

一般比較: 2 つのデータセットから測定された分布や相関係数などのパラメーターを比較します。

ワークロードを意識したユーティリティの評価: 合成データを分析することで、特定のユースケースの出力精度を比較します。

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