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...
federated learning
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...
プライバシー 厳密な差分プライバシー保証を持つ連合学習(3/3)
１．厳密な差分プライバシー保証を持つ連合学習(3/3)まとめ ・米国国勢調査より強い基準のFLモデルを本番環境に配備するという成果を達成した ・他のMLモデルや製品でも実用的で利用可能であるとはまだ言えず研究は続く ・ユーザーの潜在的なプラ...
プライバシー 厳密な差分プライバシー保証を持つ連合学習(2/3)
１．厳密な差分プライバシー保証を持つ連合学習(2/3)まとめ ・多くの外部要因によって利用可能なデバイスの数が大幅に変化し得るので困難であった ・学習に参加可能な端末が少ないとランダム性がないためプライバシーが緩まる事になる ・累積和と負相...
プライバシー 厳密な差分プライバシー保証を持つ連合学習(1/3)
１．厳密な差分プライバシー保証を持つ連合学習(1/3)まとめ ・連合学習は学習データをデバイスに残したままモデルの学習が可能でプライシー重視 ・ユーザーデータを使って学習するモデルにとって重要なもう一つの原則は匿名化処理 ・差分プライバシー...
プライバシー Federated Reconstruction：部分的に端末内で連合学習を行い連合学習の規模を拡大(1/2)
１．Federated Reconstruction：部分的に端末内で連合学習を行い連合学習の規模を拡大(1/2)まとめ ・連合学習はユーザーがクラウドに生データを送ることなくモデルを学習することが可能 ・各ユーザーで傾向が異なっていても全...
アプリケーション Federated Learningでスマートフォンのテキスト選択機能を改善(2/2)
１．Federated Learningでスマートフォンのテキスト選択機能を改善(2/2)まとめ ・プライバシーを保ちながらユーザー操作に基づいてテキスト選択を予測する手法を開発した ・その結果、Androidユーザー向けSmart Tex...
アプリケーション Federated Learningでスマートフォンのテキスト選択機能を改善(1/2)
１．Federated Learningでスマートフォンのテキスト選択機能を改善(1/2)まとめ ・Smart Text Selectionはユーザーが目的としている文字範囲を予測しコピーを楽にする機能 ・従来はWebページ内要素を検索エン...
プライバシー FedJAX：連合学習のシミュレーションをJAXで容易に実行(2/2)
１．FedJAX：連合学習のシミュレーションをJAXで容易に実行(2/2)まとめ ・GPU、TPU 1 TensorCore、マルチコアTPUと2つのデータセットでFedJAXを評価 ・TPUを使用するとfederated EMNIST-6...
プライバシー FedJAX：連合学習のシミュレーションをJAXで容易に実行(1/2)
１．FedJAX：連合学習のシミュレーションをJAXで容易に実行(1/2)まとめ ・連合学習を使用するとデータをスマホからクラウドに送信せずともモデルトレーニングが可能 ・連合学習を研究する際の使いやすさを重視したJAXベースのFedJAX...
AI関連その他 Google Research：2020年の振り返りと2021年以降に向けて(2/5)
１．Google Research：2020年の振り返りと2021年以降に向けて(2/5)まとめ ・機械学習の応用は脳の構造解析から有望な分子化合物の探索、チップセットの設計など多岐に ・責任あるAIは解釈可能性の向上やバイアスの削減、安全...
入門／解説 Federated Analytics：データを一か所に収集せずにデータ分析を行う(2/2)
１．Federated Analytics：データを一か所に収集せずにデータ分析を行う(2/2)まとめ ・Secure Aggregationにより、Federated Analyticsはより強力なプライバシー属性を実現できている ・この...