AI-Driven Synthetic Data Generation for Complex Data
This talk explores how AI tools can enhance synthetic data generation by capturing the complex relationships embedded in real-world data, including nuanced longitudinal associations that unfold over time. By modeling realistic trajectories of individuals while protecting privacy, this approach preserves the structure and utility of the original data without exposing sensitive information. We will also discuss frameworks for evaluating synthetic data quality, assessing how faithfully generated datasets reflect the statistical properties. Together, these advances enable broader, responsible data sharing and collaboration, democratizing access to high-quality data, and opening new avenues for research and innovation in a privacy-preserving manner.
Génération de données synthétiques basée sur l'IA pour les données complexes
Cette présentation explore comment les outils d'IA peuvent améliorer la génération de données synthétiques en capturant les relations complexes inhérentes aux données du monde réel, y compris les associations longitudinales nuancées qui se développent au fil du temps. En modélisant les trajectoires réalistes des individus tout en protégeant leur vie privée, cette approche préserve la structure et l'utilité des données originales sans exposer d'informations sensibles. Nous discuterons également des cadres permettant d'évaluer la qualité des données synthétiques, en évaluant dans quelle mesure les ensembles de données générés reflètent fidèlement les propriétés statistiques. Ensemble, ces avancées permettent un partage et une collaboration plus larges et responsables des données, démocratisant l'accès à des données de haute qualité et ouvrant de nouvelles voies pour la recherche et l'innovation tout en préservant la confidentialité.
Date and Time
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Langue de la présentation orale
Anglais
Langue des supports visuels
Anglais