05月30日(Sat) 15:20〜16:40 H会場(5F北-小講義室 (583))
| 演題番号 | 1H4-4 |
|---|---|
| 題目 | 差分プライベート統合を用いた分散データからの線形回帰 |
| 著者 | 南 賢太郎(東京大学大学院 情報理工学系研究科 数理情報学専攻) 荒井 ひろみ(東京大学 情報基盤センター) 佐藤 一誠(東京大学 情報基盤センター) 中川 裕志(東京大学情報基盤センター) |
| 時間 | 05月30日(Sat) 16:20〜16:40 |
| 概要 | 症例数の少ない医療データ解析などの分野では，複数組織にまたがる情報共有によって解析精度を高めることが重要と考えられる．しかし，個人情報保護の観点から，組織間でデータや統計量を直接共有することはできない．本発表では，線形回帰結果を差分プライバシをみたすように共有し，それを統合することでプライバシの問題を回避しつつ学習を行う手法を提案する．また，提案手法の汎化誤差に関する理論的なバウンドを紹介する． |
| 論文 | PDFファイル |