Statisztikaimesterséges

Statisztikaimesterséges egy olyan fogalom, amely a statisztikai adatok mesterséges vagy szintetikus előállítására utal. Célja olyan adathalmazokat és összegző statisztikákat létrehozni, amelyek bizonyos tulajdonságokat – például eloszlásokat, átlagokat vagy korrelációkat – hűen utánoznak, miközben a forrásadatok valós értékei helyett szintetikus adatok használata történik. E megközelítés gyakran adatvédelmi és adatmegosztási okokat szolgál, de alkalmazható szimulációs vagy tesztelési feladatokra is.

Fő célok közé tartozik az adatvédelmi követelményeknek való megfelelés és az adatok megoszthatóságának növelése, miközben a scientific vagy üzleti döntésekhez szükséges statisztikai jellemzők megőrzésre kerülnek. A szintetikus adatok segítségével lehet például tesztelni adathalmaz-átviteli folyamatokat, pedagógiai célokra bemutatóadatokat készíteni, vagy regisztrált adatokkal nem rendelkező kutatási környezetet létrehozni.

Módszerek között megtalálhatók a teljesen vagy részben szintetikus adatkészletek generálása, generatív modellek (például GAN-ok vagy variációs autoenkóderek) alkalmazása, paraméteres vagy nem-paraméteres modellek alapján történő szimulációk, valamint differenciális priváción vagy bootstrap/Monte Carlo technikákon alapuló megközelítések. Ezekkel igyekeznek megőrizni a primer eloszlások, varianciák és kapcsolatok jellegzetességeit, miközben a személyes adatok védelme minimálisra csökkenti a kockázatokat.

Értékeléskor a hasznosság és a magánélet védelme közti trade-offot nézik, mérve a fidelityt, a diszklóziós kockázatot és a torzítások lehetőségét. Alkalmazási területek közé tartozik az egészségügy, a közösségi statisztikák, a pénzügyi adatok, a kutatás/szolgáltató fejlesztés és a szoftvertesztelés. Fontosak a szabályozói és etikai vonatkozások, mivel a szintetikus adatok kiértékelése és felhasználása jogi értelemben is körültekintést igényel.