Machine Unlearning: Concepts and Implementations / Najlacnejšie knihy
Machine Unlearning: Concepts and Implementations

Kód: 52213854

Machine Unlearning: Concepts and Implementations

Autor Weiqi Wang, Shui Yu

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 mo ... celý popis

194.25


Očakávaná novinka
Vydanie 21. 09. 2026

Informovať o naskladnení

Pridať medzi želanie

Mohlo by sa vám tiež páčiť

Darčekový poukaz: Radosť zaručená
  1. Darujte poukaz v ľubovoľnej hodnote, a my sa postaráme o zvyšok.
  2. Poukaz sa vzťahuje na všetky produkty v našej ponuke.
  3. Elektronický poukaz si vytlačíte z e-mailu a môžete ho ihneď darovať.
  4. Platnosť poukazu je 12 mesiacov od dátumu vystavenia.

Objednať darčekový poukazViac informácií

Informovať o naskladnení knihy

Informovať o naskladnení knihy


Súhlas - Odoslaním žiadosti vyjadrujem Súhlas so spracovaním osobných údajov na marketingové účely.

Zašleme vám správu akonáhle knihu naskladníme

Zadajte do formulára e-mailovú adresu a akonáhle knihu naskladníme, zašleme vám o tom správu. Postrážime všetko za vás.

Viac informácií o knihe Machine Unlearning: Concepts and Implementations

Nákupom získate 469 bodov

Anotácia knihy

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.

Parametre knihy

194.25

Obľúbené z iného súdka



Osobný odber Bratislava a 12792 dalších

Copyright ©2008-26 najlacnejsie-knihy.sk Všetky práva vyhradenéSúkromieCookies


Môj účet: Prihlásiť sa
Všetky knihy sveta na jednom mieste. Navyše za skvelé ceny.

Nákupný košík ( prázdny )

Vyzdvihnutie v Zásielkovni
zadarmo nad 59,99 €.

Nachádzate sa: