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Beschreibung
As "right to be forgotten" style regulations, data governance requirements, and security concerns expand worldwide, researchers and practitioners need methods that go beyond ad hoc retraining and provide effective deletion from models. Machine unlearning has emerged as a core capability for trustworthy artificial intelligence (AI), enabling trained models to remove the influence of specific data… after deployment. This book offers a systematic, end to end guide to machine unlearning, from foundational problem formulations to practical design patterns for real world systems. It introduces the unlearning paradigm and key evaluation criteria, then presents a structured treatment of exact unlearning and approximate unlearning, highlighting when each is appropriate and what trade-offs arise in utility, efficiency, and reliability. A dedicated section on unlearning auditing and verification explains how to test and validate deletion claims, including protocol level schemes, model centric auditing approaches, and benchmark driven stress testing at scale. The book then extends unlearning to domain specific settings, covering graph unlearning, federated unlearning, and emerging techniques for large language models and diffusion models. Finally, it examines privacy and security risks such as leakage, backdoors, and poisoning, and surveys defenses and future directions for building dependable unlearning services. Written for graduate students, researchers, and engineers, the book provides a coherent taxonomy, practical insights, and a roadmap for developing, evaluating, and deploying unlearning in modern AI pipelines. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
06.08.2026
Sprache
Englisch
EAN
9789819211418
Herausgeber
Springer Singapore
Serien- oder Bandtitel
Digital Privacy and Security
Sonderedition
Nein
Autor
Weiqi Wang, Shui Yu
Seitenanzahl
143
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Schlagwörter
Machine Unlearning, Exact Unlearning, Approximate Unlearning, Model Editing, Unlearning Verification, Unlearning Auditing, Backdoor, Stress Testing, Federated Learning, Federated Unlearning, Graph Unlearning, Large Language Model, Diffusion Model, Privacy, Data Privacy, Data Models, Poisoning, Privacy Protection
Thema-Inhalt
UYQ - Künstliche Intelligenz
UYQM - Maschinelles Lernen
UR - Computersicherheit
UTN - Netzwerksicherheit
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
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