論文の概要: Learn to Unlearn: A Survey on Machine Unlearning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07512v1
• Date: Fri, 12 May 2023 14:28:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-15 12:29:23.950309
• Title: Learn to Unlearn: A Survey on Machine Unlearning
• Title（参考訳）: unlearnを学ぶ: 機械学習に関する調査
• Authors: Youyang Qu, Xin Yuan, Ming Ding, Wei Ni, Thierry Rakotoarivelo, David Smith
• Abstract要約: 機械学習モデルはプライベート情報を含み、忘れられる権利を実装することは、多くのデータアプリケーションで難しいプライバシー問題である。 トレーニングされたモデルからセンシティブなデータを除去する代替手段として、機械学習が登場したが、完全に再トレーニングされたMLモデルは、多くの場合実現不可能である。 このサーベイは、正確で近似的な手法、確率的攻撃、検証アプローチの両方を含む、機械学習テクニックの簡潔な評価を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.67250635738213
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine Learning (ML) models contain private information, and implementing the right to be forgotten is a challenging privacy issue in many data applications. Machine unlearning has emerged as an alternative to remove sensitive data from a trained model, but completely retraining ML models is often not feasible. This survey provides a concise appraisal of Machine Unlearning techniques, encompassing both exact and approximate methods, probable attacks, and verification approaches. The survey compares the merits and limitations each method and evaluates their performance using the Deltagrad exact machine unlearning method. The survey also highlights challenges like the pressing need for a robust model for non-IID deletion to mitigate fairness issues. Overall, the survey provides a thorough synopsis of machine unlearning techniques and applications, noting future research directions in this evolving field. The survey aims to be a valuable resource for researchers and practitioners seeking to provide privacy and equity in ML systems.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)モデルはプライベート情報を含み、忘れられる権利を実装することは、多くのデータアプリケーションにおいて難しいプライバシー問題である。 トレーニングされたモデルからセンシティブなデータを除去する代替手段として機械学習が登場したが、完全に再トレーニングされたMLモデルは実現不可能なことが多い。 この調査は、正確な方法と近似方法、可能性攻撃、検証アプローチの両方を含む、機械学習技術の簡潔な評価を提供する。 この調査は、各メソッドのメリットと制限を比較し、deltagrad exact machine unlearning法を用いたパフォーマンス評価を行う。 この調査はまた、公平な問題を緩和するために非iid削除のための堅牢なモデルの必要性の高まりのような課題も強調している。 全体として、この調査は機械学習技術とアプリケーションの完全なシナプスを提供し、この進化する分野における今後の研究の方向性を指摘している。 この調査は、MLシステムにおけるプライバシとエクイティの提供を目指す研究者や実践者にとって、貴重なリソースになることを目指している。

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