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- A Survey of Machine Unlearning [45.9]
近年の規制では、ユーザに関する個人情報は一般にコンピュータシステムから、特に要求に応じてMLモデルから削除することが要求されている。 この現象は、機械学習モデルを特定のデータを忘れるようにするための新しいパラダイム、すなわち機械学習を求めている。 我々は、マシンアンラーニングの定義、シナリオ、メカニズム、アプリケーションについて、徹底的に調査することを目指している。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 6 Sep 2022 08:51:53 GMT)
- SSSE: Efficiently Erasing Samples from Trained Machine Learning Models [103.4]
サンプル消去のための効率的なアルゴリズムSSSEを提案する。 ある場合、SSSEは許可されたデータだけを用いて「スクラッチからモデルをトレーニングする最適だが実用的でない方法」と同様に、サンプルをほぼ消去することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 8 Jul 2021 14:17:24 GMT)- モデルから特定のデータポイントを削除する研究。GDPRの忘れられる権利の対応など、機械学習を社会で使っていくためには重要な技術。論文中でも書かれている通り、要請等に基づいて個人情報をデータベースから削除する場合、そのデータを使って作成したモデルからも当該情報を除く必要があるかははっきりしていないが、対応が必要な可能性はあると思う。
- この手の研究でも評価指標が課題になっているよう。これまた論文中でも若干触れられているmembership inference attacks（メンバシップ推論攻撃）への耐性も気になるところ。