合成データ
実際のデータ分布を模倣する人工生成データセットは、プライバシーを保護しながらトレーニングセットを拡張するために使用されます。
統計的特性—特徴の相関、分布、レアイベントの頻度—を複製する生成法（GANs、VAEs、シミュレーション）を通じて作成されたデータであり、実際の個人情報や機密情報を公開することなく提供されます。合成データは、プライバシーやコンプライアンスの制約下でのトレーニングをサポートしますが、忠実性とアーティファクトのないことを検証する必要があります。ガバナンスには、合成データの品質、起源の追跡、合成/実データの混合に関する制限のための指標が必要です。
ある金融機関は、実際のデータセットのパターンを反映した合成取引記録を生成するためにGANを使用しています。アナリストは、詐欺パターンの頻度が元のデータと一致していることを確認しました。この合成データセットにより、外部の研究者は顧客のプライバシーを危険にさらすことなく実験を行うことが可能になりました。
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