論文の概要: Reciprocity in Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.09480v1
• Date: Sat, 19 Feb 2022 00:25:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-23 07:54:50.848795
• Title: Reciprocity in Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習における相互性
• Authors: Mukund Sundararajan (Google), Walid Krichene (Google Research)
• Abstract要約: 機械学習はSpotify、Instagram、YouTubeなどのレコメンデーションシステムやヘルスケアシステムに活用される。 個人はこれらのモデルにデータを提供し、その恩恵を受ける。 これらの貢献(インフルエンスの流れ)と利益(インフルエンスの流れ)は相反するのでしょうか? 本稿では,従来提案されていたデータ影響のトレーニング尺度に基づいて,アウトフロー,インフロー,相互性構築の尺度を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning is pervasive. It powers recommender systems such as Spotify, Instagram and YouTube, and health-care systems via models that predict sleep patterns, or the risk of disease. Individuals contribute data to these models and benefit from them. Are these contributions (outflows of influence) and benefits (inflows of influence) reciprocal? We propose measures of outflows, inflows and reciprocity building on previously proposed measures of training data influence. Our initial theoretical and empirical results indicate that under certain distributional assumptions, some classes of models are approximately reciprocal. We conclude with several open directions.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は普及している。 Spotify、Instagram、YouTubeなどのレコメンドシステムや、睡眠パターンや病気のリスクを予測するモデルを通じて医療システムを動かしている。 個人はこれらのモデルにデータを提供し、その恩恵を受ける。 これらの貢献(影響の流出)と利益(影響の流入)は相反するだろうか? 本稿では,前述した訓練データの影響の尺度に基づいて,流出量,流入量,相互関係の尺度を提案する。 我々の最初の理論および実験の結果は、ある分布的仮定の下で、モデルのいくつかのクラスは概逆的であることを示している。 我々はいくつかのオープンな方向で締めくくる。

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