Machine Unlearning: Concepts, Techniques and Applications
ก.ค. 2026 · Springer Nature
eBook
182
หน้า
เกี่ยวกับ eBook เล่มนี้
This book masters the critical skill of selective data removal from AI systems—essential for regulatory compliance and ethical AI development. This comprehensive book bridges the gap between theoretical foundations and practical implementation, offering clear pathways through both exact and approximate unlearning methodologies. Designed for machine learning engineers, privacy specialists, researchers, and policymakers, it uniquely integrates technical depth with legal and ethical frameworks. From telecom to finance, discover how to eliminate data influence while preserving model utility. Ideal for graduate courses, professional training, and organizational compliance initiatives, this book positions you at the forefront of responsible AI innovation in an increasingly privacy-conscious world.
This book masters the critical skill of selective data removal from AI systems—essential for regulatory compliance and ethical AI development. This comprehensive book bridges the gap between theoretical foundations and practical implementation, offering clear pathways through both exact and appro...
สำรวจหนังสือเล่มอื่นๆ
ให้คะแนน eBook นี้
แสดงความเห็นของคุณให้เรารับรู้
ข้อมูลในการอ่าน
สมาร์ทโฟนและแท็บเล็ต
ติดตั้งแอป Google Play Books สำหรับ Android และ iPad/iPhone แอปจะซิงค์โดยอัตโนมัติกับบัญชีของคุณ และช่วยให้คุณอ่านแบบออนไลน์หรือออฟไลน์ได้ทุกที่
แล็ปท็อปและคอมพิวเตอร์
คุณฟังหนังสือเสียงที่ซื้อจาก Google Play โดยใช้เว็บเบราว์เซอร์ในคอมพิวเตอร์ได้
eReader และอุปกรณ์อื่นๆ
หากต้องการอ่านบนอุปกรณ์ e-ink เช่น Kobo eReader คุณจะต้องดาวน์โหลดและโอนไฟล์ไปยังอุปกรณ์ของคุณ โปรดทำตามวิธีการอย่างละเอียดในศูนย์ช่วยเหลือเพื่อโอนไฟล์ไปยัง eReader ที่รองรับ
