論文の概要: Towards Data Valuation via Asymmetric Data Shapley

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00388v1
• Date: Fri, 01 Nov 2024 06:28:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 21:27:47.559282
• Title: Towards Data Valuation via Asymmetric Data Shapley
• Title（参考訳）: 非対称データ共有によるデータ評価に向けて
• Authors: Xi Zheng, Xiangyu Chang, Ruoxi Jia, Yong Tan,
• Abstract要約: 従来のデータ共有フレームワークを非対称データ共有フレームワークに拡張します。 我々は、その正確な計算のために、効率的な$k$-nearestの隣り合うアルゴリズムを導入する。 我々は、機械学習タスクやデータ市場コンテキストにまたがって、我々のフレームワークの実践的適用性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.521840311921274
• License:
• Abstract: As data emerges as a vital driver of technological and economic advancements, a key challenge is accurately quantifying its value in algorithmic decision-making. The Shapley value, a well-established concept from cooperative game theory, has been widely adopted to assess the contribution of individual data sources in supervised machine learning. However, its symmetry axiom assumes all players in the cooperative game are homogeneous, which overlooks the complex structures and dependencies present in real-world datasets. To address this limitation, we extend the traditional data Shapley framework to asymmetric data Shapley, making it flexible enough to incorporate inherent structures within the datasets for structure-aware data valuation. We also introduce an efficient $k$-nearest neighbor-based algorithm for its exact computation. We demonstrate the practical applicability of our framework across various machine learning tasks and data market contexts. The code is available at: https://github.com/xzheng01/Asymmetric-Data-Shapley.
• Abstract（参考訳）: データが技術的・経済的進歩の重要な要因として出現するにつれ、アルゴリズムによる意思決定において、その価値を正確に定量化することが重要な課題となっている。 協調ゲーム理論から確立された概念であるShapley値は、教師付き機械学習における個々のデータソースの寄与を評価するために広く採用されている。 しかし、その対称性公理は、協調ゲーム内のすべてのプレイヤーが同質であると仮定し、現実世界のデータセットに存在する複雑な構造や依存関係を見落としている。 この制限に対処するため、従来のデータ共有フレームワークを非対称データ共有フレームワークに拡張し、構造を意識したデータ評価のためにデータセットに固有の構造を組み込むのに十分な柔軟性を提供します。 また、その正確な計算のために、効率的な$k$-nearestの隣り合うアルゴリズムも導入する。 我々は、機械学習タスクやデータ市場コンテキストにまたがって、我々のフレームワークの実践的適用性を実証する。 コードは、https://github.com/xzheng01/Asymmetric-Data-Shapley.comで入手できる。

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