Machine Unlearning
Idioma: inglés
Editorial: Springer, Berlin, Springer Dez 2026, 2026
- Tapa dura
- Nuevo
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AlemaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book is a comprehensive guide to machine unlearning, covering both theoretical foundations and practical algorithms. The first part develops data influence measurement methods, including real-time and time-varying valuation frameworks. The second part presents exact and approximate unlearning approaches for large-scale models, with a focus on wireless and networked systems.As AI models face growing demands to remove specific training data due to privacy regulations, security threats, or data quality concerns, machine unlearning has emerged as an efficient alternative to costly full retraining. This challenge is particularly critical in networked environments where user-generated data is continuously produced at scale.This book is designed for researchers and graduate students in computer science, AI, and data privacy who seek to understand machine unlearning and explore open research challenges. It is also useful to industry practitioners in telecommunications and edge computing who need practical solutions for data removal and privacy compliance. By covering both current methods and future directions such as federated unlearning and unlearning for foundation models, this book provides a clear roadmap for advancing machine unlearning and building more trustworthy and adaptable AI systems. 206 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9783032309778
- Título
- Machine Unlearning
- Autor
- Jie Xu
- Editorial
- Springer, Berlin, Springer Dez 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3032309778
- ISBN 13
- 9783032309778
- Peso del artículo
- 449 gramos
- Dimensiones
- 235x155x15 mm
This book is a comprehensive guide to machine unlearning, covering both theoretical foundations and practical algorithms. The first part develops data influence measurement methods, including real-time and time-varying valuation frameworks. The second part presents exact and approximate unlearning approaches for large-scale models, with a focus on wireless and networked systems.
As AI models face growing demands to remove specific training data due to privacy regulations, security threats, or data quality concerns, machine unlearning has emerged as an efficient alternative to costly full retraining. This challenge is particularly critical in networked environments where user-generated data is continuously produced at scale.
This book is designed for researchers and graduate students in computer science, AI, and data privacy who seek to understand machine unlearning and explore open research challenges. It is also useful to industry practitioners in telecommunications and edge computing who need practical solutions for data removal and privacy compliance. By covering both current methods and future directions such as federated unlearning and unlearning for foundation models, this book provides a clear roadmap for advancing machine unlearning and building more trustworthy and adaptable AI systems.
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Acerca del autor
Jie Xu is currently a Postdoctoral Fellow in the Department of Computer Science at City University of Hong Kong. She received her B.Eng. degree in Information Security and B.A. degree in Communication from the University of Science and Technology of China (USTC) in 2017, M.Eng. degree in Electronics and Communication Engineering from USTC in 2020, and Ph.D. degree in Computer Science from City University of Hong Kong in 2024. She is a recipient of the CityU Presidential Ph.D. Scholarship and the Best Paper Runner-Up Award at IEEE MASS 2018. Her research interests include trustworthy artificial intelligence, distributed systems, and data privacy. Her work has appeared in leading venues including ICML, ACL, and ICLR.
Xiaohua Jia is an IEEE Fellow and ACM Fellow. He is currently a Chair Professor in the Department of Computer Science at City University of Hong Kong and Director of the Center of Decentralized Trust Computing (CDTC). He received his BSc and MSc in Computer Science from the University of Science and Technology of China in 1984 and 1986, respectively, and his DSc degree in Information Science from the University of Tokyo in 1991. His research interests include distributed systems, data privacy and security, and cloud computing. He serves as an Editor for IEEE Transactions on Computers and has chaired major conferences including IEEE ICDCS 2023, ACM ICN 2019 and ACM MobiHoc 2008.
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Derecho al desistimiento
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
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