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Machine Unlearning: Foundations, Algorithms, and Advances in Quantum Technology

Y. Neil Qu, Xiaoming Wu, Guobin Zhang, Shaoting Tang, Longxiang Gao, Philip S. Yu (Gebundene Ausgabe, Englisch)

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Beschreibung
This book explores the cutting-edge concept of machine unlearning and its application across various fields, especially within AI and machine learning models. It addresses the critical need to "forget" specific data in models to comply with evolving privacy regulations, enhance model robustness, and mitigate security risks. With a focus on real-world implications, this book presents a thorough analysis of unlearning techniques and frameworks, detailing approaches from exact data removal to approximate, efficient methods that support high-performance models in dynamic environments. The chapters delve into machine unlearning for large language models, addressing privacy concerns in unstructured data, and the challenges of catastrophic recalling. Each chapter provides readers with actionable insights into the mechanisms, benefits, and trade-offs involved in implementing unlearning. Readers will discover pioneering frameworks, such as federated fuzzy unlearning, and advanced techniques that combat over-unlearning, ensuring model integrity without extensive retraining. This book is designed for researchers, AI practitioners, and data scientists interested in integrating unlearning for ethical, secure, and adaptive AI systems. A foundational knowledge in AI or machine learning is recommended. By the end, readers will gain a robust understanding of unlearning methodologies and practical strategies to implement them within various applications, driving responsible AI innovation.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
16.09.2026
Sprache
Englisch
EAN
9789819229123
Herausgeber
Springer Singapore
Serien- oder Bandtitel
Digital Privacy and Security
Sonderedition
Nein
Autor
Y. Neil Qu, Xiaoming Wu, Guobin Zhang, Shaoting Tang, Longxiang Gao, Philip S. Yu
Seitenanzahl
154
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Schlagwörter
Machine Unlearning, data governance, privacy protection, verification of unlearning, catastrophic recalling, over-unlearning, data synthetics, federated unlearning, multi-task unlearning, fuzzy logic
Thema-Inhalt
UN - Datenbanken UNF - Data Mining UYQE - Wissensbasierte Systeme, Expertensysteme URD - Datenschutz UYQM - Maschinelles Lernen UT - Computernetzwerke und maschinelle Kommunikation
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

Hersteller: Springer Nature Customer Service Center GmbH, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com

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