分散MLシステムにおける精度効率トレードオフと責任【JST・京大機械翻訳】

Cooper A. Feder; Levy Karen; De Sa Christopher

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202211422361133 整理番号：21P0038398

分散MLシステムにおける精度効率トレードオフと責任【JST・京大機械翻訳】

Accuracy-Efficiency Trade-Offs and Accountability in Distributed ML Systems

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発行年： 2020年07月04日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年10月02日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

精度と効率のトレードオフ,公衆衛生,その他の非計算領域の間のトレードオフは,不確実性の条件に2つをいかにバランスさせるかをガイドする政策を開発した。コンピュータ科学は精度効率のトレードオフも一般的に研究しているが,それらの政策の意味はよく調べられていない。米国におけるリスク評価実践を図り,これらのトレードオフの検討は,他の領域におけるガバナンスを導くのに有用であると主張して,著者らは,コンピュータシステムにおけるこれらのトレードオフとの類似を同様に行う必要があると主張した。分散機械学習システムに関する解析に焦点を当てた。この分野における政策含意の理解は,自律車両を含むそのようなシステムが,高い消費と安全限界である傾向があるので,特に緊急である。1)これらのシステムに対してトレードオフがどのように形状を取るかを記述し,2)既存のUSリスク評価基準とこれらのシステムが適切に評価する必要があること,および3)特定の要求が実際の世界における事故として認識される場合,仮定的リスクが実現性を容易にするために,特定の呼び出しを活動させるための行動に,特定の呼び出しを行う必要があるかを述べた。そのような説明可能性メカニズムが,公衆価値と並んだ透明ガバナンスをいかに促進するかを考察することにより,著者らは近い。【JST・京大機械翻訳】

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電力系統一般 , 数値計算

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