合成データ
ごうせいでーた機械学習
意味・定義
実際のデータではなく、AIやアルゴリズムによって人工的に生成されたデータ。
解説
合成データは、実際のデータではなく、AIやアルゴリズムで人工的に生成されたデータです。プライバシー保護、データ不足の解消、コスト削減など、様々なメリットがあります。 実データの収集には、時間、コスト、プライバシーの問題があります。特に、医療データや金融データは機密性が高く、利用が制限されます。合成データは、実データの統計的特性を保ちながら、個人を特定できない新しいデータを生成します。 合成データの生成方法には、GANs（敵対的生成ネットワーク）、VAE（変分オートエンコーダ）、拡散モデルなどがあります。これらは、実データの分布を学習し、同じような特性を持つ新しいデータを生成します。 合成データの品質評価も重要です。実データとの統計的類似性、多様性、プライバシー保護の度合いなどを測定します。質の低い合成データでAIを学習させると、実世界で使えないモデルになってしまうからです。
使い方・例文
"医療分野では、実際の患者データからプライバシーを保護した合成データを生成し、AIモデルの学習に使います。例えば、糖尿病患者の血糖値データの統計的特性を保ちながら、個人を特定できない合成データを作成し、診断支援AIの開発に活用します。 自動運転では、実際の事故データは希少で収集が困難です。シミュレーターで様々な交通状況や事故シナリオを生成し、合成データとして学習に使うことで、安全性の高い自動運転システムを開発できます。金融では、実際の取引データから合成データを生成し、不正検出モデルの学習や、新しい金融商品のリスク評価に活用しています。"