Google Machine Unlearning Challenge

• Tiene como objetivo desarrollar tecnología para hacer unlearning (eliminación) de datos en modelos entrenados
• El machine unlearning es muy importante para cumplir con las normativas de privacidad y protección de datos
• Pero es difícil porque no solo hay que borrar los datos, sino también eliminar los efectos causados por ellos
• También puede ayudar a mejorar el rendimiento de los agentes de IA al hacer que olviden información innecesaria
• Para el primer desafío de machine unlearning, colaboraron con un amplio grupo de investigadores de la academia y la industria
• La competencia se lleva a cabo en Kaggle y la puntuación se calcula automáticamente
• El machine unlearning tiene varios usos además de la protección de la privacidad
  • Eliminación de información antigua o incorrecta
  • Differential Privacy (privacidad diferencial)
  • Life-long Learning (aprendizaje continuo de por vida)
  • Fairness (equidad: corregir el sesgo de los algoritmos)
• El machine unlearning es complejo porque tiene objetivos en conflicto: olvidar los datos solicitados y al mismo tiempo mantener la utilidad y eficiencia del modelo