論文の概要: Privacy-Preserving Machine Learning for Collaborative Data Sharing via Auto-encoder Latent Space Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05717v2
• Date: Fri, 11 Nov 2022 03:34:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 15:11:39.556867
• Title: Privacy-Preserving Machine Learning for Collaborative Data Sharing via Auto-encoder Latent Space Embeddings
• Title（参考訳）: 自動エンコーダ潜在空間埋め込みによる協調的データ共有のためのプライバシ保存機械学習
• Authors: Ana Mar\'ia Quintero-Ossa and Jes\'us Solano and Hern\'an Jarc\'ia and David Zarruk and Alejandro Correa Bahnsen and Carlos Valencia
• Abstract要約: データ共有プロセスにおけるプライバシ保護機械学習は、極めて重要なタスクである。 本稿では、オートエンコーダによる表現学習を用いて、プライバシーを保護した組込みデータを生成する革新的なフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.45332961252628
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Privacy-preserving machine learning in data-sharing processes is an ever-critical task that enables collaborative training of Machine Learning (ML) models without the need to share the original data sources. It is especially relevant when an organization must assure that sensitive data remains private throughout the whole ML pipeline, i.e., training and inference phases. This paper presents an innovative framework that uses Representation Learning via autoencoders to generate privacy-preserving embedded data. Thus, organizations can share the data representation to increase machine learning models' performance in scenarios with more than one data source for a shared predictive downstream task.
• Abstract（参考訳）: データ共有プロセスにおけるプライバシ保護機械学習は、オリジナルのデータソースを共有する必要なく、機械学習(ML)モデルの協調トレーニングを可能にする、極めて重要なタスクである。 機密データがMLパイプライン全体、すなわちトレーニングと推論フェーズを通してプライベートであることを保証する必要がある場合、特に関連性が高い。 本稿では,自動エンコーダによる表現学習を用いて,プライバシを保存した組込みデータを生成する革新的なフレームワークを提案する。 これにより、組織はデータ表現を共有して、共有予測下流タスクのために複数のデータソースを持つシナリオにおける機械学習モデルのパフォーマンスを向上させることができる。

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