プライバシー 連合学習のための分散型差分プライバシー(2/2)
１．連合学習のための分散型差分プライバシー(2/2)まとめ・分散差分プライバシーはSmart Text Selectionに正式なプライバシー保証を追加しますが、その正式な保証は比較的弱いものとなっている・しかし、正式なプライバシー保証のな...
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プライバシー プライバシー 連合学習のための分散型差分プライバシー(1/2)
１．連合学習のための分散型差分プライバシー(1/2)まとめ・連合学習は機械学習モデルのトレーニングを分散して行う手法でデータは各端末内で処理されるためプライバシーが保たれる事が特徴・セキュアアグリゲーションと分散版差分プライバシーの2つの技...
プライバシー FriendlyCore:集約時の誤差を低減する新規差分プライベートフレームワーク(2/2)
１．FriendlyCore:集約時の誤差を低減する新規差分プライベートフレームワーク(2/2)まとめ・FriendlyCoreは従来アルゴリズムと比較してパラメータの大きな値でより良いパフォーマンスを発揮する・FriendlyCoreはサ...
プライバシー FriendlyCore:集約時の誤差を低減する新規差分プライベートフレームワーク(1/2)
１．FriendlyCore:集約時の誤差を低減する新規差分プライベートフレームワーク(1/2)まとめ・差分プライバシー(DP:Differential Privacy)は個人を特定できないようにしながら全体としての傾向を学習させる機械学習...
AI関連その他 2022年のGoogleのAI研究の成果と今後の展望～その他の先進的なアルゴリズム編～(1/2)
１．2022年のGoogleのAI研究の成果と今後の展望～その他の先進的なアルゴリズム編～(1/2)まとめ・堅牢なアルゴリズム設計はGoogle全体のシステム特に機械学習と人工知能モデルの屋台骨となっており優先度が高い・教師、半教師あり、学...
ヘルスケア プライバシーに配慮しながら医療現場の略語を解読可能な機械学習を実現(2/2)
１．プライバシーに配慮しながら医療現場の略語を解読可能な機械学習を実現(2/2)まとめ・略語展開タスクは構造化されていないため性能計測が困難であったが新規にアルゴリズムを開発した・医療用略語に対する理解は一般人で30％未満、医師で90%程度...
ヘルスケア プライバシーに配慮しながら医療現場の略語を解読可能な機械学習を実現(1/2)
１．プライバシーに配慮しながら医療現場の略語を解読可能な機械学習を実現(1/2)まとめ・多くの人が医療記録にアクセスできるようになったが専門的な略語が含まれているため理解する事が困難・医療現場で使われる略語は一般的でないものや重複するものが...
ヘルスケア EHR-Safe:プライバシー保護のために医療記録を合成して学習用データを生成(2/2)
１．EHR-Safe:プライバシー保護のために医療記録を合成して学習用データを生成(2/2)まとめ・EHR-Safeの忠実度は３つの指標から計測し、いずれも高い性能である事がわかった・プライバシーに関する堅牢性も３つの攻撃手法を用いて検証し...
ヘルスケア EHR-Safe:プライバシー保護のために医療記録を合成して学習用データを生成(1/2)
１．EHR-Safe:プライバシー保護のために医療記録を合成して学習用データを生成(1/2)まとめ・電子健康記録を機械学習で学習させる事は患者ケアなどに多大な可能性がある・しかし、データのプライバシーを確保しながら学習させる事は簡単ではない...
プライバシー 匿名化した確率的勾配降下法で広告の効果測定を行う(2/2)
１．匿名化した確率的勾配降下法で広告の効果測定を行う(2/2)まとめ・バッチサイズはノイズの量の削減などDP-SGDの学習の様々な側面に影響する・大きなサイズのバッチ学習によりプライベートモデルの有用性が大幅に向上する・DP-SGDを用いた...
プライバシー 匿名化した確率的勾配降下法で広告の効果測定を行う(1/2)
１．匿名化した確率的勾配降下法で広告の効果測定を行う(1/2)まとめ・プライバシーと使い勝手の良さを両立するMLアルゴリズムが求められている・最も広く使われているアルゴリズムはDP-SGDと呼ばれるSGDの拡張版・DP-SGDは計算負荷とモ...
アプリケーション Look and Talk：視線を検知して呼び出しを認識するアシスタント(2/2)
１．Look and Talk：視線を検知して呼び出しを認識するアシスタント(2/2)まとめ・プライバシーと応答遅延対策のため音声データはサーバに送らずデバイス上で解析している・デモ登録した音声データを利用することで個々のユーザー毎に最適化...