面向高级分析中合成数据使用的分类体系
机器学习
2022-12-07 v1 人工智能
摘要
深度学习的盛行催生了预测性维护、产品推荐等重要业务领域中的广泛高级分析应用。然而，由于高级分析的有效性天然依赖于充足数据的可得性，组织挖掘其收益的能力可能受限于数据或数据访问的不足。这些挑战或迫使组织耗费巨资购置数据、接受受限的分析能力，甚至成为分析项目的拦路虎。在此背景下，近期深度学习生成合成数据的进展或有助于克服这些壁垒。尽管潜力巨大，合成数据却鲜被采用。为此，我们提出一个凸显为高级分析系统部署合成数据之多方面貌的分类体系。进而，我们辨识合成数据的典型应用场景以评估当前采用状况，从而揭示错失的机遇，为进一步研究铺路。
引用
@article{arxiv.2212.02622,
title = {Towards a Taxonomy for the Use of Synthetic Data in Advanced Analytics},
author = {Peter Kowalczyk and Giacomo Welsch and Frédéric Thiesse},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.02622},
year = {2022}
}