Fugu-MT 論文翻訳(概要): "Forgetting" in Machine Learning and Beyond: A Survey

論文の概要: "Forgetting" in Machine Learning and Beyond: A Survey

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20620v1
Date: Fri, 31 May 2024 05:10:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-03 15:26:33.709160
Title: "Forgetting" in Machine Learning and Beyond: A Survey
Title（参考訳）: 機械学習とそれ以上の「忘れる」 - 調査より
Authors: Alyssa Shuang Sha, Bernardo Pereira Nunes, Armin Haller,
Abstract要約: この調査は、さまざまな機械学習サブフィールドにまたがる、忘れることの利点とその応用に焦点を当てる。本稿では,機械学習モデルへの忘れるメカニズムの統合に関する現状の課題,今後の方向性,倫理的考察について論じる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This survey investigates the multifaceted nature of forgetting in machine learning, drawing insights from neuroscientific research that posits forgetting as an adaptive function rather than a defect, enhancing the learning process and preventing overfitting. This survey focuses on the benefits of forgetting and its applications across various machine learning sub-fields that can help improve model performance and enhance data privacy. Moreover, the paper discusses current challenges, future directions, and ethical considerations regarding the integration of forgetting mechanisms into machine learning models.
Abstract（参考訳）: 本研究は, 機械学習における忘れの多面的性質を考察し, 欠陥ではなく適応関数として, 学習プロセスの強化と過度な適合の防止を図った神経科学研究から洞察を得た。この調査は、モデルパフォーマンスを改善し、データのプライバシを向上させるのに役立つ、さまざまな機械学習サブフィールドにおける、忘れることのメリットとそのアプリケーションに焦点を当てている。さらに,機械学習モデルへの思考機構の統合に関する現状の課題,今後の方向性,倫理的考察について論じる。

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