Accuracy Improvement Method for Collaborative Machine Learning with Individually Different Data and Consideration on Privacy

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  • 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

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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．

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.

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