- Tem como objetivo desenvolver tecnologias para fazer unlearning (remoção) de dados de modelos já treinados
- Machine unlearning é muito importante para cumprir regulamentações de privacidade e proteção de dados
- Mas é difícil porque não basta apenas apagar os dados; também é preciso remover os efeitos causados por eles
- Também pode ajudar a melhorar o desempenho de agentes de IA ao fazê-los esquecer informações desnecessárias
- Para o primeiro desafio de machine unlearning, o Google colaborou com um amplo grupo de pesquisadores da academia e da indústria
- A competição será realizada no Kaggle, com pontuação automática
- Machine unlearning tem vários usos além da proteção de privacidade
- Remoção de informações antigas ou incorretas
- Differential Privacy (privacidade diferencial)
- Life-long Learning (aprendizado contínuo ao longo da vida)
- Fairness (equidade: correção de vieses do algoritmo)
- Machine unlearning é complexo porque envolve objetivos conflitantes: fazer o modelo esquecer os dados solicitados e, ao mesmo tempo, manter sua utilidade e eficiência
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