Intensiva diskussioner på senare tid har fokuserat på hur man kan ge individer kontroll över när deras data kan och inte kan användas - EU:s regelrätt att glömmas bort är ett exempel på detta arbete. I detta dokument initierar vi ett ramverk för att studera vad man ska göra när det inte längre är tillåtet att distribuera modeller som härrör från specifika användardata. I synnerhet formulerar vi problemet med hur man effektivt raderar enskilda datapunkter från utbildade modeller för maskininlärning. För många standard ML-modeller är det enda sättet att helt ta bort en individs data att omskola hela modellen från grunden på återstående data, vilket ofta inte är praktiskt. Vi undersöker algoritmiska principer som möjliggör effektiv dataradering i ML. För den specifika inställningen av k-medel kluster, föreslår vi två bevisligen radering effektiva algoritmer som uppnår ett genomsnitt på över 100× förbättring av radering effektivitet över 6 datauppsättningar, samtidigt som de producerar kluster av jämförbar statistisk kvalitet till en kanonisk k-medelvärden++ baslinje.
REF studerade problemet med att ta bort data från k-means kluster.
Making AI Forget You: Data Deletion in Machine Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}