論文の概要: Exploring Incremental Unlearning: Techniques, Challenges, and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.16708v1
• Date: Sun, 23 Feb 2025 20:47:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:57:08.695997
• Title: Exploring Incremental Unlearning: Techniques, Challenges, and Future Directions
• Title（参考訳）: インクリメンタル・アンラーニングを探求する - テクニック,課題,今後の方向性
• Authors: Sadia Qureshi, Thanveer Shaik, Xiaohui Tao, Haoran Xie, Lin Li, Jianming Yong, Xiaohua Jia,
• Abstract要約: 機械学習アプリケーションにおけるデータプライバシの需要の増加は、機械学習(MU)が研究の重要な領域として現れている。 忘れられる権利」が世界中で規制されるにつれて、AIシステムからユーザーデータを削除するメカニズムを開発することがますます重要になっている。 インクリメンタル・アンラーニング(Incremental Unlearning, IU)は、MLモデルから特定のデータを効率的に取り除くという課題に、高価で時間を要するフルリトレーニングを必要とせずに対処する、有望なMUソリューションである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.166389259951565
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• Abstract: The growing demand for data privacy in Machine Learning (ML) applications has seen Machine Unlearning (MU) emerge as a critical area of research. As the `right to be forgotten' becomes regulated globally, it is increasingly important to develop mechanisms that delete user data from AI systems while maintaining performance and scalability of these systems. Incremental Unlearning (IU) is a promising MU solution to address the challenges of efficiently removing specific data from ML models without the need for expensive and time-consuming full retraining. This paper presents the various techniques and approaches to IU. It explores the challenges faced in designing and implementing IU mechanisms. Datasets and metrics for evaluating the performance of unlearning techniques are discussed as well. Finally, potential solutions to the IU challenges alongside future research directions are offered. This survey provides valuable insights for researchers and practitioners seeking to understand the current landscape of IU and its potential for enhancing privacy-preserving intelligent systems.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)アプリケーションにおけるデータプライバシの需要の増加により、Machine Unlearning(MU)が重要な研究領域として浮上した。 忘れられる権利」が世界中で規制されるにつれて、これらのシステムの性能とスケーラビリティを維持しながら、AIシステムからユーザーデータを削除するメカニズムを開発することがますます重要になっている。 インクリメンタル・アンラーニング(Incremental Unlearning, IU)は、MLモデルから特定のデータを効率的に取り除くという課題に、高価で時間を要するフルリトレーニングを必要とせずに対処する、有望なMUソリューションである。 本稿では,IUの様々な技術とアプローチについて述べる。 IUメカニズムの設計と実装において直面する課題について検討する。 アンラーニング手法の性能を評価するためのデータセットとメトリクスについても論じる。 最後に、今後の研究方向とともに、IUの課題に対する潜在的な解決策が提供される。 この調査は、IUの現在の状況と、プライバシー保護のインテリジェントシステムを強化する可能性を理解するために、研究者や実践者に貴重な洞察を提供する。

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