Machine Unlearning: Solutions and Challenges

要約

機械学習モデルは、機密データ、無許可データ、または悪意のあるデータを誤って記憶する可能性があり、プライバシー侵害、セキュリティ侵害、パフォーマンス低下のリスクを引き起こす可能性があります。
これらの問題に対処するために、トレーニングされたモデルに対する特定のトレーニング データ ポイントの影響を選択的に除去するための重要な手法として、機械の非学習が登場しました。
この論文では、機械非学習研究の包括的な分類と分析を提供します。
私たちは既存の研究を、アルゴリズムによってデータの影響を完全に除去する正確な非学習と、限定されたパラメーターの更新を通じて影響を効率的に最小限に抑える近似的な非学習に分類します。
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します。
さらに、機械非学習を推進し、信頼できる適応型機械学習に不可欠な機能として確立するための将来の方向性を提案します。
この論文は研究者に未解決の問題のロードマップを提供し、選択的データ削除に対する現実世界のニーズに対処するための影響力のある貢献を奨励します。

要約(オリジナル)

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.

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