Privacy Adhering Machine Un-learning in NLP

  • Privacy Adhering Machine Un-learning in NLP [66.2]
    現実の業界では、機械学習を使ってユーザデータに基づくモデルを構築します。 このような委任事項には、データだけでなく、モデルの再トレーニングにも労力が要る。 データの継続的な削除と モデル再訓練のステップはスケールしません この課題に対処するために、Machine Unlearningを提案する。
    論文  参考訳(メタデータ)   (Mon, 19 Dec 2022 16:06:45 GMT)
  • 規制対応等で重要な自然言語処理におけるMachine Unlearning手法(というかUnlearningを可能とする学習フレームワーク)の提案
  • 学習データをシャードに分けて取り扱い、Unlearningの必要が生じた場合は影響を受ける部分のみに対処するというシンプルな方針

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