個人差のあるデータによる協調機械学習における精度向上手法の提案とプライバシー保護に対する一考察

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2019-10-14
• タイトル: 個人差のあるデータによる協調機械学習における精度向上手法の提案とプライバシー保護に対する一考察
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Accuracy Improvement Method for Collaborative Machine Learning with Individually Different Data and Consideration on Privacy
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 協調機械学習，非独立同分布，プライバシー
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: セコム株式会社IS研究所
• 著者所属: セコム株式会社IS研究所
• 著者所属: セコム株式会社IS研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Intelligent Systems Laboratory, SECOM CO.,LTD.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Intelligent Systems Laboratory, SECOM CO.,LTD.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Intelligent Systems Laboratory, SECOM CO.,LTD.
• 著者名: 香川, 椋平; 西村, 拓真; 松永, 昌浩
• 著者名(英): Ryohei, Kagawa; Takuma, Nishimura; Masahiro, Matsunaga
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 宅内設置センサ等から得られる，生活に関するデータを想定し，プライバシーに配慮しつつ機械学習を行うことを目指す．そこで，クライアントデバイスから生データを収集することなく，機械学習モデルの更新に必要な情報のみを収集する協調機械学習に着目した．ただし，生活に関するデータは個人ごとの生活パターンによって大きく偏ったデータが蓄積されると考えられる．このような状況を想定して協調機械学習を行ったところ，精度の大幅な低下がみられた．本稿では，生活に関するデータを学習データと想定した際の精度低下に対し，それを解決する手法を提案する．さらに，偏りのあるデータを用いた際の協調機械学習のプライバシー保護について考察を行う．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: We aim to perform machine learning with considering privacy, when using life activity data from home sensors .Therefore, we focused on collaborative machine learning. However, the data is biased because it depends on lifestyle patterns,and in such a case the accuracy of the collaborative machine learning decreases. In this paper, we propose an accuracy inprovement method for collaborative machine larning using life activity data. Furthermore, we consider the privacy protection of collaborative machine learning with biased data.
• 書誌レコードID / 識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 関連識別子: ISSN 1882-0840
• 書誌情報: コンピュータセキュリティシンポジウム2019論文集; 巻 2019, p. 1497-1503, 発行日 2019-10-14
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会