Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fairness-Driven Private Collaborative Machine Learning

論文の概要: Fairness-Driven Private Collaborative Machine Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.14376v1
Date: Wed, 29 Sep 2021 12:22:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-09-30 18:36:41.892270
Title: Fairness-Driven Private Collaborative Machine Learning
Title（参考訳）: フェアネス駆動型プライベートコラボレーティブ機械学習
Authors: Dana Pessach, Tamir Tassa, Erez Shmueli
Abstract要約: 我々は、協調機械学習アルゴリズムの公正性を高めるための、実用的なプライバシ保護前処理機構を提案する。提案手法を用いた実験により, 精度のわずかな妥協だけで, 公平性を著しく向上できることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.25130576615102
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The performance of machine learning algorithms can be considerably improved when trained over larger datasets. In many domains, such as medicine and finance, larger datasets can be obtained if several parties, each having access to limited amounts of data, collaborate and share their data. However, such data sharing introduces significant privacy challenges. While multiple recent studies have investigated methods for private collaborative machine learning, the fairness of such collaborative algorithms was overlooked. In this work we suggest a feasible privacy-preserving pre-process mechanism for enhancing fairness of collaborative machine learning algorithms. Our experimentation with the proposed method shows that it is able to enhance fairness considerably with only a minor compromise in accuracy.
Abstract（参考訳）: 機械学習アルゴリズムのパフォーマンスは、より大きなデータセットでトレーニングすることで大幅に改善される。医療やファイナンスなどの多くのドメインでは、複数のパーティがそれぞれ限られた量のデータにアクセスし、協力し、データを共有すれば、より大きなデータセットを得ることができる。しかし、このようなデータ共有は大きなプライバシー問題をもたらす。近年,プライベート・コラボレーティブ・機械学習の手法が研究されているが,そのようなコラボレーティブ・アルゴリズムの公平性は見過ごされている。本研究では,協調機械学習アルゴリズムの公平性を高めるための,プライバシ保存前処理機構を提案する。提案手法による実験により,精度のわずかな妥協だけで,公平性を大幅に向上できることを示す。

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