論文の概要: Data Privacy and Trustworthy Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.06529v1
- Date: Wed, 14 Sep 2022 10:07:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-15 14:01:53.414553
- Title: Data Privacy and Trustworthy Machine Learning
- Title(参考訳): データプライバシと信頼できる機械学習
- Authors: Martin Strobel and Reza Shokri
- Abstract要約: データプライバシと、信頼できる機械学習(特に公正性、堅牢性、説明可能性)の残りの目標とのトレードオフについて議論する。
本稿では、データプライバシと、信頼できる機械学習(特に公正性、堅牢性、説明可能性)の残りの目標とのトレードオフを考察する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.485398132521123
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The privacy risks of machine learning models is a major concern when training
them on sensitive and personal data. We discuss the tradeoffs between data
privacy and the remaining goals of trustworthy machine learning (notably,
fairness, robustness, and explainability).
- Abstract(参考訳): 機械学習モデルのプライバシーリスクは、機密データと個人データをトレーニングする際の大きな懸念事項である。
データプライバシと、信頼できる機械学習(特に公正性、堅牢性、説明可能性)の残りの目標とのトレードオフについて議論する。
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