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機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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CTGANによるデータセットの水増し

10VEtennis4ever

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機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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投稿2020/09/23 04:40

CTGANを用いてテーブルデータの水増し

CTGANを用いてテーブルデータの水増しを行おうと考えています.
ただ,データセットの説明変数間で複雑な依存関係があり,十分にリアルなデータとは言えないデータセットを生成している現状です.

そのため,Generatorに対して何か事前知識を与えることができないかどうか知りたいです.
一例ですが,「身長」の説明変数に対して,「リアルなデータは150cm-190cmの間である」などです.

もちろんGANで学習をする過程である程度実現できますが,
CTGANではおそらく正規分布のようなものにしたがって生成しているので110cmなどの人間にとっては違和感のあるデータを生成してしまいます.

試したこと

学習のEpoch数は増加させましたが,増やしても効果は見られませんでした.

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

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退会済みユーザー

退会済みユーザー

2020/09/24 21:36 編集

CTGANを使ってデータセットを作るメリットは何(行列の数が膨大なのでこれでしか捌けない、依存関係がどう依存しているかのモデルが未知等)でしょうか?説明を読む限り、エクセルで平均、標準偏差を計算した後に確率的に揺らぎを作てデータセットを模造してもよさそうに見えます。 (参考)計算中のセルの再計算・描画処理を止めてしまえば数万桁くらいはさらっとできそうな気がします。
10VEtennis4ever

2020/10/12 05:36

数値データに関しては確率的に揺らぎを作成できますが,カテゴリカルデータに関してはそのような処理ができないと考えています.そのため確率的GANなどを用いるべきだと考えています.
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