論文の概要: Interpretable collaborative data analysis on distributed data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.04437v1
• Date: Mon, 9 Nov 2020 13:59:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-28 01:44:13.982558
• Title: Interpretable collaborative data analysis on distributed data
• Title（参考訳）: 分散データにおける解釈可能な協調データ解析
• Authors: Akira Imakura, Hiroaki Inaba, Yukihiko Okada, Tetsuya Sakurai
• Abstract要約: 本稿では,フェデレート学習システムの一つとして,非モデル共有協調データ分析手法を提案する。 それぞれのパーティで個別に構築される中間表現を集中化することにより、提案手法は解釈可能なモデルを得る。 数値実験により, 提案手法は, 個人分析よりも, 実世界の問題に対する認識性能の向上を図っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.434133337939498
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes an interpretable non-model sharing collaborative data analysis method as one of the federated learning systems, which is an emerging technology to analyze distributed data. Analyzing distributed data is essential in many applications such as medical, financial, and manufacturing data analyses due to privacy, and confidentiality concerns. In addition, interpretability of the obtained model has an important role for practical applications of the federated learning systems. By centralizing intermediate representations, which are individually constructed in each party, the proposed method obtains an interpretable model, achieving a collaborative analysis without revealing the individual data and learning model distributed over local parties. Numerical experiments indicate that the proposed method achieves better recognition performance for artificial and real-world problems than individual analysis.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,分散データ分析の新たな技術であるフェデレーション学習システムの一つとして,非モデル共有協調データ分析手法を提案する。 分散データの分析は、プライバシや機密性の懸念による医療、財務、製造などの多くのアプリケーションにおいて不可欠である。 さらに、得られたモデルの解釈可能性は、連合学習システムの実用化に重要な役割を果たす。 それぞれのパーティで個別に構築された中間表現を集中化することにより,各パーティに分散した個々のデータや学習モデルを明らかにすることなく,協調的な分析を行うことができる。 数値実験により, 提案手法は, 個人分析よりも, 実世界の問題に対する認識性能の向上を図っている。

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