論文の概要: Assisted Learning: A Framework for Multi-Organization Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.00566v5
- Date: Sun, 6 Dec 2020 06:35:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-17 18:28:20.655906
- Title: Assisted Learning: A Framework for Multi-Organization Learning
- Title（参考訳）: Assisted Learning: マルチ組織学習のためのフレームワーク
- Authors: Xun Xian, Xinran Wang, Jie Ding, Reza Ghanadan
- Abstract要約: 我々は、組織のアルゴリズム、データ、あるいはタスクを明らかにすることなく、教師付き学習タスクで互いに助け合うための支援学習フレームワークを紹介します。
組織は、タスク固有の統計を放送し、他の人のフィードバックを1つ以上のイテレーションに取り入れ、最終的に予測性能を改善することで支援を求める。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.6491720806269
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In an increasing number of AI scenarios, collaborations among different
organizations or agents (e.g., human and robots, mobile units) are often
essential to accomplish an organization-specific mission. However, to avoid
leaking useful and possibly proprietary information, organizations typically
enforce stringent security constraints on sharing modeling algorithms and data,
which significantly limits collaborations. In this work, we introduce the
Assisted Learning framework for organizations to assist each other in
supervised learning tasks without revealing any organization's algorithm, data,
or even task. An organization seeks assistance by broadcasting task-specific
but nonsensitive statistics and incorporating others' feedback in one or more
iterations to eventually improve its predictive performance. Theoretical and
experimental studies, including real-world medical benchmarks, show that
Assisted Learning can often achieve near-oracle learning performance as if data
and training processes were centralized.
- Abstract（参考訳）: 多くのAIシナリオでは、組織固有のミッションを達成するために、異なる組織やエージェント(人間やロボット、移動体など)間のコラボレーションが不可欠であることが多い。
しかし、有用で潜在的にプロプライエタリな情報を漏らすのを避けるために、組織は通常、モデリングアルゴリズムとデータの共有に厳密なセキュリティ制約を課す。
本稿では,組織のアルゴリズムやデータ,さらにはタスクを明かすことなく,教師付き学習タスクにおいて相互に支援を行うための支援学習フレームワークを提案する。
組織は、タスク固有の統計を放送し、他の人のフィードバックを1つ以上のイテレーションに取り入れ、最終的に予測性能を改善することで支援を求める。
実世界の医療ベンチマークを含む理論的および実験的研究は、Assisted Learningが、データやトレーニングプロセスが集中しているかのように、概略学習のパフォーマンスを達成できることをしばしば示している。
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