オンライン予測におけるプライバシ保護(一般講演(モデルとデータの統合),機械学習とその応用)
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概要
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本稿では,学習者が複数のエキスパートの忠告(予測)を各時刻において得て、これに基づいて次の時刻の系列の予測を行うオンライン予測問題において、エキスパートの忠告に秘密情報が含まれるために、他のエキスパートや学習者に開示できない状況について考察する. エキスパートが保持する予測情報を他者と共有することができない場合の学習者の予測精度は、それが共有できた場合と比べ悪化するように思えるが、本稿で提案するsecure exponential weighting法では,暗号理論的ツールを利用することによって,予測/損失情報を学習者や他のエキスパートと共有しなくても,それらがすべて共有された場合と同じ予測精度が達成可能でるあことを理論的に示す。また実験結果より、予測頻度が2-3分以下であれば提案法は実用的に動作することを示す。
- 2010-06-07
著者
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佐久間 淳
筑波大学大学院 システム情報工学研究科
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荒井 ひろみ
筑波大学大学院システム情報工学研究科
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佐久間 淳
筑波大学大学院システム情報工学研究科
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佐久間 淳
筑波大学大学院システム情報工学研究科:科学技術振興機構
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佐久間 淳
科学技術振興機構
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