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J-GLOBAL ID：202202296595819657   整理番号：22A0631229

合成データジェネレータの多次元評価【JST・京大機械翻訳】

A Multi-Dimensional Evaluation of Synthetic Data Generators

著者 (3件)： Dankar Fida K. (Department of Information Systems and Security, United Arab Emirates University, Al Ain, United Arab Emirates) ,  Ibrahim Mahmoud K. (Faculty of Engineering Science, Katholieke Universiteit (KU) Leuven, Leuven, Belgium) ,  Ismail Leila (Department of Computer Science and Software Engineering, United Arab Emirates University, Al Ain, United Arab Emirates)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 10  ページ： 11147-11158  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 合成データセットは,データ共有のための解決策として徐々に出現している。多重合成データ発生器は,機械学習の進歩と,高速および包括的データ共有に対する需要増加により,最近10年間に導入されているが,それらの有用性はよく理解されていない。異なる評価尺度を用いて合成データ発生器の有用性を比較した。これらのメトリックスは,合成データ発生器の直接比較を非常に困難にする矛盾する結論を生成することが分かった。本論文では,属性忠実度,二変量忠実度,母集団忠実度,およびアプリケーション忠実度を保存する試みに基づいて,利用可能なユーティリティメトリックを様々なカテゴリーに分類することにより,マスクされたデータ評価のための4つの基準(または次元)を同定した。各カテゴリからの代表的な計量を,人気と一貫性に基づいて選択し,4つの計量を用いて,異なるサイズと特徴数の19のデータセットを横断して,4つの最近のデータシンセサイザの全体的有用性を比較した。また,本論文では,合成データユーティリティを流線する試みにおいて,選択した計量間の相関を調べた。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *データ ,  流線 ,  *ジェネレータ ,  多重化 ,  応用プログラム ,  計量 ,  *高次元 ,  母集団 ,  機械学習 ,  周波数シンセサイザ
準シソーラス用語： メトリックス ,  データ共有化 ,  評価尺度 ,  ホップ数 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 合成データ ,  ジェネレータ ,  多次元 ,  評価