adatgenerálás

Adatgenerálás olyan folyamat, amelynek során mesterséges adathalmazokat hozunk létre, hogy azok jellemzőit és kapcsolatait megőrizzék. Célja lehet gépi tanulási modellek oktatása és tesztelése, szoftvertesztelés vagy adatmegosztás anélkül, hogy érzékeny információk kerülnének ki. A szintetikus adatok lehetnek teljesen mesterségesek, vagy valós adatok struktúrájára épülőek, például adat augmentáció vagy szimulált adatok.

Típusok: szintetikus adatok és szimulált adatok; adat augmentáció, amely meglévő adatokból állít elő több példányt; forrásai közé tartoznak statisztikai modellek, például paraméterezett eloszlások, copulák, vagy generatív modellek: GAN-ok, variációs autoenkódolók, autoregresszív modellek és diffúziós modellek.

Módszertan: a regressziós vagy kategorizáló feladatok tulajdonságaitól függően paraméterezett eloszlásokat, korrelációkat és transzformációkat definiálnak. Generatív modellek képesek komplex kapcsolatrendszereket is megragadni. Más megközelítések közé tartozik a bootstrapping, Monte Carlo-szimuláció, vagy adatmentéssel járó stratégiai megoldások.

Alkalmazások: gépi tanulási modellek és tesztelés, szoftver- és rendszertervezés, adatmegosztás és anonimizálás, privát adatmegosztás és megfelelőség érdekében. Széles körben alkalmazzák pénzügyi, egészségügyi, közlekedés és épített környezet területeken is.

Előnyök és kihívások: növeli a rendelkezésre álló adatmennyiséget és megkönnyíti a privát adatokkal kapcsolatos munkát, de megkívánja a valósághűség és torzítások ellenőrzését. Az értékeléshez statisztikai hasonlóság-mérőszámokat és domén-specifikus validálást használnak.

Etikai és jogi megfontolások: a diszkriminációs vagy visszaélések elkerülése érdekében figyelmet kell fordítani a generált adatok minőségére és a felhasználási feltételekre, valamint a magánélet védelmére és a megfelelőségre.