論文の概要: Algorithmic Collective Action in Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04262v3
• Date: Wed, 7 Aug 2024 16:54:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-08 18:42:56.201605
• Title: Algorithmic Collective Action in Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習におけるアルゴリズム的集団行動
• Authors: Moritz Hardt, Eric Mazumdar, Celestine Mendler-Dünner, Tijana Zrnic,
• Abstract要約: 機械学習アルゴリズムをデプロイするデジタルプラットフォーム上でのアルゴリズム集合行動について研究する。 本稿では,企業の学習アルゴリズムと相互作用する集合の単純な理論的モデルを提案する。 我々は,フリーランサーのためのギグプラットフォームから数万の履歴書を含むスキル分類タスクについて,体系的な実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.91866986642348
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We initiate a principled study of algorithmic collective action on digital platforms that deploy machine learning algorithms. We propose a simple theoretical model of a collective interacting with a firm's learning algorithm. The collective pools the data of participating individuals and executes an algorithmic strategy by instructing participants how to modify their own data to achieve a collective goal. We investigate the consequences of this model in three fundamental learning-theoretic settings: the case of a nonparametric optimal learning algorithm, a parametric risk minimizer, and gradient-based optimization. In each setting, we come up with coordinated algorithmic strategies and characterize natural success criteria as a function of the collective's size. Complementing our theory, we conduct systematic experiments on a skill classification task involving tens of thousands of resumes from a gig platform for freelancers. Through more than two thousand model training runs of a BERT-like language model, we see a striking correspondence emerge between our empirical observations and the predictions made by our theory. Taken together, our theory and experiments broadly support the conclusion that algorithmic collectives of exceedingly small fractional size can exert significant control over a platform's learning algorithm.
• Abstract（参考訳）: 機械学習アルゴリズムをデプロイするデジタルプラットフォーム上でのアルゴリズム集合行動の原理的な研究を開始する。 本稿では,企業の学習アルゴリズムと相互作用する集合の単純な理論的モデルを提案する。 集団は参加者のデータをプールし、参加者に自身のデータをどう修正して全体目標を達成するかを指示することでアルゴリズム戦略を実行する。 非パラメトリック最適学習アルゴリズム、パラメトリックリスク最小化器、勾配に基づく最適化の3つの基本的学習理論設定において、このモデルの有効性について検討する。 各設定において、協調したアルゴリズム戦略を考え出し、自然の成功基準を集団の大きさの関数として特徴づける。 本理論を補完し,フリーランサーのためのギグプラットフォームから数万の履歴書を含むスキル分類タスクを体系的に実施する。 BERTのような言語モデルによる2000以上のモデルトレーニングの実行を通じて、経験的観察と我々の理論による予測との間に顕著な対応が現れる。 我々の理論と実験は、極小のアルゴリズム集合がプラットフォームの学習アルゴリズムを著しく制御できるという結論を広く支持している。

関連論文リスト

• A Kernel Perspective on Distillation-based Collaborative Learning [8.971234046933349]
  統計的に異種環境において局所データやモデルを直接共有しない非パラメトリック協調学習アルゴリズムを提案する。 理論的結果から着想を得て,ニューラルネットワークアーキテクチャに基づく実用的蒸留に基づく協調学習アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-23T06:40:13Z)
• The Role of Learning Algorithms in Collective Action [8.955918346078935]
  本研究では,学習アルゴリズムの特性に大きく依存していることを示す。 このことは、機械学習における集団行動の影響を研究する際に、学習アルゴリズムを考慮に入れる必要性を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-10T16:36:59Z)
• Hierarchical Bayes Approach to Personalized Federated Unsupervised Learning [7.8583640700306585]
  階層型ベイズ統計フレームワークに着想を得た最適化基準に基づくアルゴリズムを開発する。 我々は,限られたローカルデータと協調情報とのバランスを検出する適応アルゴリズムを開発した。 提案アルゴリズムを合成データと実データを用いて評価し、パーソナライズされたタスクに対する効果的なサンプル増幅を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-19T20:53:27Z)
• A Reinforcement Learning-assisted Genetic Programming Algorithm for Team Formation Problem Considering Person-Job Matching [70.28786574064694]
  解の質を高めるために強化学習支援遺伝的プログラミングアルゴリズム(RL-GP)を提案する。 効率的な学習を通じて得られる超ヒューリスティックなルールは、プロジェクトチームを形成する際の意思決定支援として利用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-08T14:32:12Z)
• CoopInit: Initializing Generative Adversarial Networks via Cooperative Learning [50.90384817689249]
  CoopInitは、協力的な学習ベースの戦略で、GANにとって良い出発点を素早く学べる。 本稿では,画像生成における提案手法の有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-21T07:49:32Z)
• Human-Algorithm Collaboration: Achieving Complementarity and Avoiding Unfairness [92.26039686430204]
  慎重に設計されたシステムであっても、補完的な性能はあり得ないことを示す。 まず,簡単な人間アルゴリズムをモデル化するための理論的枠組みを提案する。 次に、このモデルを用いて相補性が不可能な条件を証明する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-17T18:44:41Z)
• Towards Model Agnostic Federated Learning Using Knowledge Distillation [9.947968358822951]
  本研究では,モデル非依存通信プロトコルの理論的研究を開始する。 我々は,2つのエージェントが異なるカーネルを用いてカーネルレグレッションを実行しようとする設定に焦点を当てる。 我々の研究は驚くべき結果をもたらします -- 交互知識蒸留(AKD)を用いる最も自然なアルゴリズムは、過度に強い正則化を課します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-28T15:27:51Z)
• A black-box adversarial attack for poisoning clustering [78.19784577498031]
  本稿では,クラスタリングアルゴリズムのロバスト性をテストするために,ブラックボックス対逆攻撃法を提案する。 我々の攻撃は、SVM、ランダムフォレスト、ニューラルネットワークなどの教師付きアルゴリズムに対しても転送可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-09T18:19:31Z)
• Concept Learners for Few-Shot Learning [76.08585517480807]
  本研究では,人間の解釈可能な概念次元に沿って学習することで,一般化能力を向上させるメタ学習手法であるCOMETを提案する。 我々は,細粒度画像分類,文書分類,セルタイプアノテーションなど,さまざまな領域からの少数ショットタスクによるモデルの評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-14T22:04:17Z)
• Three Approaches for Personalization with Applications to Federated Learning [68.19709953755238]
  本稿では,パーソナライゼーションの体系的学習理論について述べる。 学習理論の保証と効率的なアルゴリズムを提供し、その性能を実証する。 全てのアルゴリズムはモデルに依存しず、任意の仮説クラスで機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-25T01:36:43Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。