論文の概要: Learning to Limit Data Collection via Scaling Laws: Data Minimization Compliance in Practice

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.08096v1
• Date: Fri, 16 Jul 2021 19:59:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-21 10:28:07.433213
• Title: Learning to Limit Data Collection via Scaling Laws: Data Minimization Compliance in Practice
• Title（参考訳）: スケーリング法則によるデータ収集の制限学習: 実践におけるデータ最小化コンプライアンス
• Authors: Divya Shanmugam, Samira Shabanian, Fernando Diaz, Mich\`ele Finck, Asia Biega
• Abstract要約: 我々は機械学習法における文献に基づいて、データとシステム性能を結びつけるデータ解釈に基づく収集を制限するフレームワークを提案する。 我々は、性能曲線微分に基づくデータ最小化基準を定式化し、有効かつ解釈可能な分数法法技術を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.44110411199835
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Data minimization is a legal obligation defined in the European Union's General Data Protection Regulation (GDPR) as the responsibility to process an adequate, relevant, and limited amount of personal data in relation to a processing purpose. However, unlike fairness or transparency, the principle has not seen wide adoption for machine learning systems due to a lack of computational interpretation. In this paper, we build on literature in machine learning and law to propose the first learning framework for limiting data collection based on an interpretation that ties the data collection purpose to system performance. We formalize a data minimization criterion based on performance curve derivatives and provide an effective and interpretable piecewise power law technique that models distinct stages of an algorithm's performance throughout data collection. Results from our empirical investigation offer deeper insights into the relevant considerations when designing a data minimization framework, including the choice of feature acquisition algorithm, initialization conditions, as well as impacts on individuals that hint at tensions between data minimization and fairness.
• Abstract（参考訳）: データ最小化(英: data minimization)とは、欧州連合(eu)の一般データ保護規則(gdpr)において、処理目的に関する適切な、関連する、限られた量の個人情報を処理する責任として定義される法的義務である。 しかし、公平さや透明性とは異なり、この原理は計算解釈の欠如のために機械学習システムに広く採用されていない。 本稿では,機械学習と法学の文献をもとに,データ収集目的とシステム性能を関連付けた解釈に基づくデータ収集を制限するための最初の学習フレームワークを提案する。 性能曲線微分に基づくデータ最小化基準を定式化し、データ収集全体を通してアルゴリズムの性能の異なる段階をモデル化する効果的かつ解釈可能な分法手法を提供する。 実験的な調査の結果は、特徴獲得アルゴリズムの選択、初期化条件、データ最小化と公正性の緊張を示唆する個人への影響など、データ最小化フレームワークを設計する際の関連する考慮事項に関する深い洞察を提供する。

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