論文の概要: Machine Unlearning: Solutions and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.07061v1
• Date: Mon, 14 Aug 2023 10:45:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-15 13:38:38.655794
• Title: Machine Unlearning: Solutions and Challenges
• Title（参考訳）: 機械学習: 解決策と課題
• Authors: Jie Xu, Zihan Wu, Cong Wang and Xiaohua Jia
• Abstract要約: 機械学習モデルは、機密性、不正、悪意のあるデータを不注意に記憶し、プライバシ侵害、セキュリティ侵害、パフォーマンス劣化のリスクを生じさせる可能性がある。 これらの問題に対処するために、機械学習は訓練されたモデルに対する特定の訓練データポイントの影響を選択的に除去する重要なテクニックとして登場した。 本稿では,機械学習研究の包括的分類と分析について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.095750115491803
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning models may inadvertently memorize sensitive, unauthorized, or malicious data, posing risks of privacy violations, security breaches, and performance deterioration. To address these issues, machine unlearning has emerged as a critical technique to selectively remove specific training data points' influence on trained models. This paper provides a comprehensive taxonomy and analysis of machine unlearning research. We categorize existing research into exact unlearning that algorithmically removes data influence entirely and approximate unlearning that efficiently minimizes influence through limited parameter updates. By reviewing the state-of-the-art solutions, we critically discuss their advantages and limitations. Furthermore, we propose future directions to advance machine unlearning and establish it as an essential capability for trustworthy and adaptive machine learning. This paper provides researchers with a roadmap of open problems, encouraging impactful contributions to address real-world needs for selective data removal.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルは、機密性、不正、悪意のあるデータを不注意に記憶し、プライバシー侵害、セキュリティ侵害、パフォーマンス劣化のリスクを生じさせる可能性がある。 これらの問題に対処するために、機械学習は訓練されたモデルに対する特定の訓練データポイントの影響を選択的に除去する重要なテクニックとして登場した。 本稿では,機械学習研究の包括的分類と分析について述べる。 我々は、アルゴリズムによって完全にデータの影響を除去する正確なアンラーニングと、限られたパラメータ更新による影響を効率的に最小化する近似アンラーニングを分類する。 最先端のソリューションをレビューすることで、その利点と限界について批判的に議論する。 さらに,機械学習を高度に活用するための今後の方向性を提案し,信頼性の高い適応型機械学習の必須機能として確立する。 本稿では,オープン問題のロードマップを研究者に提供し,データ除去のための実世界のニーズへの影響力のある貢献を奨励する。

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