구글 Machine Unlearning Challenge

• 트레이닝된 모델에서 데이터를 언러닝(삭제)하는 기술 개발을 목표로 함
• 머신 언러닝은 개인정보 및 데이터 보호 법규 준수를 위해 매우 중요함
• 하지만, 단순히 데이터 삭제뿐 아니라 그 데이터로부터 유발된 영향까지 지워야하기 때문에 어려움
• 불필요한 정보를 잊게 함으로서 AI 에이전트의 성능 향상에도 도움이 될 수 있음
• 첫번째 머신 언러닝 챌린지를 위해 광범위한 학계 및 산업 연구원 그룹과 협력
• 대회는 Kaggle에서 주체되며, 자동으로 점수가 매겨짐
• 머신 언러닝은 개인정보 보호 외에도 다양한 용도가 있음
  • 오래되거나 잘못된 정보의 삭제
  • Differential Privacy(개인정보 차등)
  • Life-long Learning(지속적인 평생학습)
  • Fairness(공정성: 알고리듬의 편향을 수정)
• 머신 언러닝은 요청된 데이터를 잊어버리면서도 모델의 유용성과 효율성을 유지해야하는 충돌된 목표가 있어서 복잡함