論文の概要: A Vertical Federated Learning Method For Multi-Institutional Credit Scoring: MICS

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.09038v1
• Date: Wed, 17 Nov 2021 11:25:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-18 15:03:12.392642
• Title: A Vertical Federated Learning Method For Multi-Institutional Credit Scoring: MICS
• Title（参考訳）: 多施設クレジットスコーリングのための垂直的フェデレーション学習手法:MICS
• Authors: Yusuf Efe
• Abstract要約: データプライバシの規制と異なるデータ表現の互換性の問題は、協調モデルトレーニングの大きな障害となります。 当社は、企業が自社のセクターや他の産業セクターの他の企業と協力し、顧客のプライベートデータを明示的に共有することなく、より堅牢で正確なグローバルモデルを共同でトレーニングするインセンティブがあることを示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: As more and more companies store their customers' data; various information of a person is distributed among numerous companies' databases. Different industrial sectors carry distinct features about the same customers. Also, different companies within the same industrial sector carry similar kinds of data about the customers with different data representations. Cooperation between companies from different industrial sectors, called vertical cooperation, and between the companies within the same sector, called horizontal cooperation, can lead to more accurate machine learning models and better estimations in tasks such as credit scoring. However, data privacy regulations and compatibility issues for different data representations are huge obstacles to cooperative model training. By proposing the training framework MICS and experimentation on several numerical data sets, we showed that companies would have an incentive to cooperate with other companies from their sector and with other industrial sectors to jointly train more robust and accurate global models without explicitly sharing their customers' private data.
• Abstract（参考訳）: ますます多くの企業が顧客のデータを保管するようになり、その人の様々な情報が多くの企業のデータベースに分散される。 異なる産業部門は、同じ顧客について異なる特徴を持っている。 また、同じ産業セクター内の異なる企業は、異なるデータ表現を持つ顧客に関する同様の種類のデータを運ぶ。 垂直協力と呼ばれる異なる産業分野の企業間の協力と、水平協力と呼ばれる同一分野の企業間の協力は、より正確な機械学習モデルと信用スコアのようなタスクにおけるより良い見積もりにつながる。 しかし、データプライバシ規制と異なるデータ表現の互換性問題は、協調モデルトレーニングの大きな障害である。 トレーニングフレームワークMICSといくつかの数値データセットを用いた実験を行うことにより、企業は、顧客個人のデータを明示的に共有することなく、より堅牢で正確なグローバルモデルを共同でトレーニングする、それぞれのセクターや他の産業セクターと協力するインセンティブを持つことが示される。

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