(Способы заставить вашу модель забыть прошлое)
Что такое машинное обучение?
Модели машинного обучения обучаются на данных. Эти данные могут быть чем угодно: от изображений до текста и медицинских записей. Но что произойдет, если вы захотите удалить часть этих данных из модели? Вот тут-то и начинается машинное разучивание.
Обучение или разучивание
Машинное разобучение — это процесс устранения влияния определенного подмножества обучающих данных на модель машинного обучения. Это может быть сделано по разным причинам, например, для соблюдения правил конфиденциальности, для повышения объективности модели или для удаления устаревших или неточных данных.
Существует несколько различных подходов к машинному разучиванию. Одним из распространенных подходов является переобучение модели с нуля, но это может быть дорогостоящим с вычислительной точки зрения. Другой подход заключается в использовании метода под названием Dдифференциальная конфиденциальность, который можно использовать для добавления шума к параметрам модели, что затрудняет восстановление исходных обучающих данных.
В последние годы наблюдается растущий интерес к машинному разучиванию. Отчасти это связано с растущим значением конфиденциальности, а также с растущим осознанием потенциальных предубеждений, которые могут быть привнесены в модели машинного обучения.
Как работает машинное разучивание?
Машинное разучивание работает, изменяя функцию потерь модели. Функция потерь — это мера того, насколько хорошо работает модель, и она используется для обновления параметров модели во время обучения. Когда модель не изучена, функция потерь модифицируется, чтобы включить штраф за удаляемые данные. Этот штраф затрудняет обучение модели на основе удаленных данных и помогает гарантировать, что модель забудет об удаленных данных.
Дифференциальная конфиденциальность
Один из распространенных алгоритмов машинного отучения называется дифференциальной конфиденциальностью. Дифференциальная конфиденциальность — это метод, который добавляет шум к параметрам модели, что затрудняет восстановление исходных обучающих данных. Это делается путем добавления случайного шума к параметрам модели, что делает невозможным точное определение того, какие точки данных использовались для обучения модели.
Обучение SISA
Другой алгоритм машинного отучения называется обучением SISA. Обучение SISA — это структура, которая ускоряет процесс разучивания, стратегически ограничивая влияние точки данных в процедуре обучения. Это делается путем определения точек данных, наиболее важных для модели, а затем ограничения влияния этих точек данных в процессе отучения.
Применение машинного обучения
Машинное разучивание имеет ряд потенциальных применений. Одним из приложений является соблюдение правил конфиденциальности. Например, Общий регламент ЕС по защите данных (GDPR) дает физическим лицам право на удаление их личных данных. Машинное отучение можно использовать, чтобы помочь организациям соблюдать это право.
Еще одним применением машинного обучения является повышение справедливости моделей машинного обучения. Модели машинного обучения иногда могут быть предвзятыми, и эта предвзятость может усугубиться, если модель обучается на данных, которые включают конфиденциальную информацию. Машинное отучение можно использовать для удаления этой конфиденциальной информации из обучающих данных, что может помочь повысить объективность модели.
Заключение
Машинное разучивание — сложная, но важная проблема. По мере того как модели машинного обучения становятся все более изощренными, становится все более важным иметь возможность отучить их. Это необходимо для защиты конфиденциальности, повышения справедливости и обеспечения качества моделей машинного обучения.
Я надеюсь, что эта запись в блоге дала вам лучшее понимание машинного отучения. Если у вас есть какие-либо вопросы, пожалуйста, оставьте комментарий ниже или Gmail: [email protected]
Для услуг: https://topmate.io/vanama_yaswanth, теперь идите и забронируйте звонок для более выгодных предложений
