- Bertujuan mengembangkan teknologi untuk melakukan unlearning (menghapus) data dari model yang telah dilatih
- Machine unlearning sangat penting untuk mematuhi regulasi privasi dan perlindungan data
- Namun, hal ini sulit karena bukan hanya datanya yang harus dihapus, tetapi juga dampak yang ditimbulkannya dari data tersebut
- Ini juga dapat membantu meningkatkan kinerja agen AI dengan membuatnya melupakan informasi yang tidak diperlukan
- Untuk tantangan machine unlearning pertama, Google bekerja sama dengan kelompok peneliti akademik dan industri yang luas
- Kompetisi diselenggarakan di Kaggle dan penilaiannya dilakukan secara otomatis
- Machine unlearning memiliki beragam kegunaan selain perlindungan privasi
- Menghapus informasi yang usang atau salah
- Differential Privacy (privasi diferensial)
- Life-long Learning (pembelajaran sepanjang hayat berkelanjutan)
- Fairness (keadilan: memperbaiki bias algoritme)
- Machine unlearning rumit karena memiliki tujuan yang saling bertentangan: melupakan data yang diminta sambil tetap menjaga kegunaan dan efisiensi model
Belum ada komentar.