synthetic-data-studio

これは何？

🎯 シミュレーターのヒント

📚 用語集

SyntheticData

実際のデータを模倣して人工的に生成されたデータ

GAN

敵対的生成ネットワーク

VAE

変分オートエンコーダ

DifferentialPrivacy

数学的なプライバシー保証

Fidelity

合成が実際のデータ統計とどの程度一致するか

Utility

合成データが ML にとってどれほど役立つか

TSTR

合成でトレーニングし、実際でテスト

ModeCollapse

GAN が多様な出力を生成できない

DataAugmentation

既存のトレーニングデータをさらに作成する

AgenticAI

複数の連携エージェントを備えた AI システム

🏆 主要人物

Ian Goodfellow

GANの発明

Lei Xu

表形式データの CTGAN

Neha Patki

合成データ保管庫

💬 学習者へ

{'encouragement': "You're learning about one of AI's most practical applications. Synthetic data solves real problems - privacy, data scarcity, and fairness - that hold back AI development worldwide.", 'reminder': 'Synthetic data is already used in healthcare, finance, and autonomous vehicles. This technology protects privacy while advancing AI.', 'action': 'Generate synthetic datasets in the simulator. Compare distributions. Watch agents collaborate. See how quality metrics work.', 'dream': 'A data scientist from Kenya might develop synthetic data methods for underrepresented populations. An AI researcher from Nigeria might solve the fidelity-privacy tradeoff. Data generation needs global perspectives.', 'wiaVision': 'WIA Pin Code believes synthetic data democratizes AI. When anyone can generate training data, AI development becomes accessible to everyone, everywhere.'}