論文の概要: An Introduction to Machine Unlearning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.00939v1
• Date: Fri, 2 Sep 2022 10:24:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-05 12:45:29.270773
• Title: An Introduction to Machine Unlearning
• Title（参考訳）: 機械学習入門
• Authors: Salvatore Mercuri, Raad Khraishi, Ramin Okhrati, Devesh Batra, Conor Hamill, Taha Ghasempour, Andrew Nowlan
• Abstract要約: 我々は、7つの最先端の機械学習アルゴリズムを要約し、比較する。 この分野で使用される中核概念の定義を集約する。 本稿では,機械学習を実践する際の課題について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6649973446180738
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Removing the influence of a specified subset of training data from a machine learning model may be required to address issues such as privacy, fairness, and data quality. Retraining the model from scratch on the remaining data after removal of the subset is an effective but often infeasible option, due to its computational expense. The past few years have therefore seen several novel approaches towards efficient removal, forming the field of "machine unlearning", however, many aspects of the literature published thus far are disparate and lack consensus. In this paper, we summarise and compare seven state-of-the-art machine unlearning algorithms, consolidate definitions of core concepts used in the field, reconcile different approaches for evaluating algorithms, and discuss issues related to applying machine unlearning in practice.
• Abstract（参考訳）: プライバシ、公正性、データ品質といった問題に対処するためには、機械学習モデルから特定のトレーニングデータのサブセットの影響を取り除く必要がある。 サブセットの削除後、残りのデータでモデルをスクラッチから再トレーニングすることは、計算コストのため、効果的だがしばしば実現不可能な選択肢である。 そのため、ここ数年で「機械の非学習」の分野を形成する、効率的な除去への新しいアプローチがいくつか見られたが、これまでに出版された文学の多くの側面は異なっており、コンセンサスを欠いている。 本稿では,7つの最先端マシンアンラーニングアルゴリズムを要約・比較し,現場で使用されるコア概念の定義の統合,アルゴリズム評価のための異なるアプローチの調整,実際にマシンアンラーニングを適用することに関する問題について議論する。

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