När data blir den bränsledrivande tekniska och ekonomiska tillväxten, är en grundläggande utmaning hur man kvantifierar värdet av data i algoritmiska förutsägelser och beslut. På exempelvis hälso- och sjukvårds- och konsumentmarknaderna har det föreslagits att enskilda personer ska kompenseras för de uppgifter de genererar, men det är inte klart vad som är en rättvis värdering av enskilda uppgifter. I detta arbete utvecklar vi en principiell ram för att hantera datavärdering i samband med övervakad maskininlärning. Med tanke på en inlärningsalgoritm tränad på n-datapunkter för att producera en prediktor föreslår vi data Shapley som ett mått för att kvantifiera värdet av varje träningsdatum till prediktorns prestanda. Data Shapley uppfyller unikt flera naturliga egenskaper av rättvis datavärdering. Vi utvecklar Monte Carlo och gradientbaserade metoder för att effektivt uppskatta data Shapley-värden i praktiska miljöer där komplexa inlärningsalgoritmer, inklusive neurala nätverk, tränas på stora datauppsättningar. Förutom att vara rättvisa, omfattande experiment över biomedicinska, bild och syntetiska data visar att data Shapley har flera andra fördelar: 1) det är mer kraftfull än den populära leave-out eller hävstång poäng i att ge insikt om vilka data är mer värdefull för en given inlärning uppgift; 2) låg Shapley värdedata effektivt fånga avvikelser och korruption; 3) hög Shapley värdedata informera vilken typ av nya data att förvärva för att förbättra prediktorn.
REF utvecklade begreppet "Data Shapley" och tillhandahöll algoritmer för att effektivt uppskatta värden.
Data Shapley: Equitable Valuation of Data for Machine Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}