“`html
Использование дифференциальной чувствительности и выборочной классификации в машинном обучении
В машинном обучении дифференциальная чувствительность (DP) и выборочная классификация (SC) необходимы для защиты конфиденциальных данных. DP добавляет шум для сохранения конфиденциальности, сохраняя при этом полезность данных, а SC улучшает надежность моделей, позволяя им воздерживаться от прогнозов в случае неопределенности. Это пересечение важно для обеспечения точности и надежности моделей в приложениях, где важна конфиденциальность, таких как здравоохранение и финансы.
Преодоление вызовов
Преодоление вызовов, связанных с использованием DP и SC, представлено в недавней статье, опубликованной в NeurIPS. Авторы выявили недостатки существующих методов выборочной классификации под ограничениями DP. Они предложили новый метод, основанный на промежуточных контрольных точках моделей, чтобы снизить утечку конфиденциальной информации и одновременно сохранить конкурентоспособную производительность.
Авторы предложили метод SCTD (Selective Classification via Training Dynamics Ensembles), который отличается от традиционных ансамблевых методов в контексте DP и SC. В отличие от обычных методов ансамблирования, SCTD использует промежуточные прогнозы моделей для конструирования ансамбля и позволяет обнаруживать аномалии в данных. Этот методологический сдвиг позволяет SCTD эффективно решать вызовы, связанные с DP, улучшая надежность и доверие к выборочным классификаторам.
Новые метрики и оценка
Кроме того, авторы предложили новую метрику для справедливого сравнения методов выборочной классификации под ограничениями дифференциальной чувствительности. Они также провели тщательную экспериментальную оценку производительности метода SCTD на различных наборах данных и уровнях конфиденциальности.
Заключение
В заключение, данная статья представляет эмпирическое исследование сложностей выборочной классификации под ограничениями дифференциальной чувствительности, предлагая новые методы оценки производительности. SCTD предлагает перспективные компромиссы между точностью выборочной классификации и конфиденциальным бюджетом.
Внедрение искусственного интеллекта в бизнес
Если ваша компания хочет оставаться лидером и использовать преимущества искусственного интеллекта, обратитесь к нашим решениям и узнайте, как ИИ может изменить вашу работу. Мы поможем в подборе подходящего решения, внедрении ИИ постепенно и анализе результатов.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, свяжитесь с нами на Telegram. Следите за новостями в нашем Телеграм-канале или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте использовать AI Sales Bot, который помогает автоматизировать процессы в отделе продаж, снижая нагрузку на сотрудников и улучшая обслуживание клиентов.
Узнайте, как ИИ может изменить ваш бизнес с помощью решений от AI Lab. Будущее уже здесь!
“`
