Machine Unlearning: Concepts, Techniques and Applications
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2026
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- Nuovo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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.
Codice articolo 9783032184467
- Titolo
- Machine Unlearning: Concepts, Techniques and Applications
- Autore
- Saibal K. Pal
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3032184460
- ISBN 13
- 9783032184467
- Peso dell'articolo
- 475 grammi
- Dimensioni
- 241x160x17 mm
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.
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Dalla quarta di copertina
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.
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