A Survey on Data-Centric AI: Tabular Learning from Reinforcement Learning and Generative AI Perspective
作者: Wangyang Ying, Cong Wei, Nanxu Gong, Xinyuan Wang, Haoyue Bai, Arun Vignesh Malarkkan, Sixun Dong, Dongjie Wang, Denghui Zhang, Yanjie Fu
分类: cs.LG, cs.AI
发布日期: 2025-02-12 (更新: 2025-02-16)
💡 一句话要点
综述：数据中心AI视角下表格数据的强化学习与生成式学习
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 表格数据 数据中心AI 强化学习 生成模型 特征选择 特征生成 数据质量 数据工程
📋 核心要点
- 现有表格数据驱动的应用面临数据质量不高的问题，这限制了模型性能的提升。
- 本综述聚焦于利用强化学习和生成模型进行特征选择和特征生成，以优化表格数据。
- 通过分析现有方法，总结了挑战和未来方向，旨在推动表格数据处理领域的创新。
📝 摘要（中文）
表格数据是生物信息学、医疗保健和市场营销等领域最广泛使用的数据格式之一。随着人工智能向数据中心视角发展，提高数据质量对于增强表格数据驱动应用中的模型性能至关重要。本综述侧重于数据驱动的表格数据优化，特别是探索强化学习（RL）和生成方法，将特征选择和特征生成作为优化数据空间的基本技术。特征选择旨在识别和保留信息量最大的属性，而特征生成则构建新的特征以更好地捕获复杂的数据模式。我们系统地回顾了现有的表格数据工程生成方法，分析了它们的最新进展、实际应用以及各自的优势和局限性。本综述强调了基于RL和生成技术如何促进特征工程的自动化和智能化。最后，我们总结了现有的挑战，并讨论了未来的研究方向，旨在为该领域的持续创新提供见解。
🔬 方法详解
问题定义：该论文旨在解决表格数据驱动应用中，由于数据质量不高导致模型性能受限的问题。现有方法在特征选择和特征生成方面存在局限性，无法充分挖掘和利用表格数据中的信息，例如自动化程度低，难以处理复杂数据模式等。
核心思路：论文的核心思路是利用强化学习（RL）和生成模型来自动化和智能化地进行特征工程，包括特征选择和特征生成。通过RL，可以学习选择最有价值的特征子集；通过生成模型，可以创建新的、更具代表性的特征，从而提升模型性能。
技术框架：该综述没有提出新的技术框架，而是对现有基于强化学习和生成模型的表格数据特征工程方法进行了系统性的回顾和分析。主要涉及两个方面：一是基于强化学习的特征选择方法，二是基于生成模型的特征生成方法。对这些方法的最新进展、实际应用、优势和局限性进行了详细的阐述。
关键创新：该论文的关键创新在于它以数据为中心，将强化学习和生成模型应用于表格数据的特征工程，并系统性地总结了相关研究。它强调了这些技术在自动化和智能化特征工程方面的潜力，并为未来的研究方向提供了指导。
关键设计：由于是综述文章，没有具体的技术细节设计。但是文章讨论了各种强化学习算法（例如，Q-learning，Policy Gradient）和生成模型（例如，GAN，VAE）在特征选择和特征生成中的应用，并分析了它们各自的优缺点。文章还提到了不同的奖励函数设计和网络结构选择对强化学习特征选择效果的影响。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文是一篇综述，没有具体的实验结果。其亮点在于系统性地回顾了基于强化学习和生成模型的表格数据特征工程方法，并分析了它们的最新进展、实际应用、优势和局限性。该综述为研究人员提供了一个全面的视角，有助于他们了解该领域的研究现状和未来发展方向。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于生物信息学、医疗保健、金融、市场营销等多个领域，通过优化表格数据质量，提升相关应用的性能和效率。例如，在医疗领域，可以利用该方法选择关键的生物标志物，提高疾病诊断的准确性。在金融领域，可以生成新的风险评估指标，提升风险控制能力。未来，该研究有望推动数据驱动的决策和智能化应用的发展。
📄 摘要（原文）
Tabular data is one of the most widely used data formats across various domains such as bioinformatics, healthcare, and marketing. As artificial intelligence moves towards a data-centric perspective, improving data quality is essential for enhancing model performance in tabular data-driven applications. This survey focuses on data-driven tabular data optimization, specifically exploring reinforcement learning (RL) and generative approaches for feature selection and feature generation as fundamental techniques for refining data spaces. Feature selection aims to identify and retain the most informative attributes, while feature generation constructs new features to better capture complex data patterns. We systematically review existing generative methods for tabular data engineering, analyzing their latest advancements, real-world applications, and respective strengths and limitations. This survey emphasizes how RL-based and generative techniques contribute to the automation and intelligence of feature engineering. Finally, we summarize the existing challenges and discuss future research directions, aiming to provide insights that drive continued innovation in this field.