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原標題：今日arXiv最熱大模型論文：忘記"也是一門學問：機器如何忘記自己學到的知識？
關鍵字：模型,機器,數(shù)據(jù),隱私,據(jù)點
文章來源：夕小瑤科技說
內(nèi)容字數(shù)：8577字

內(nèi)容摘要：

夕小瑤科技說 原創(chuàng)作者 | Richard在信息時代，我們常常希望人工智能能夠?qū)W到更多的知識，變得更加智能。但你是否想過，有時候讓機器”忘記”一些它學到的東西，也是一件很重要的事？
隨著用戶隱私保護意識的提高和相關法律法規(guī)的出臺，用戶有權要求企業(yè)或機構刪除其個人數(shù)據(jù)。對于使用機器學習方法的應用來說，這就意味著需要讓訓練好的模型”忘掉”某些用戶的數(shù)據(jù)，讓模型”機器遺忘”。但是，對已經(jīng)訓練好的模型進行”減法”遠比”加法”困難。因為在機器學習的過程中，每個樣本對模型的影響是交織在一起的，很難精準地”剔除”某個數(shù)據(jù)的影響。
除了保護隱私，機器遺忘在修正有偏見的模型、提高模型魯棒性等方面也有重要作用。本文將帶您全面了解”機器遺忘”這一嶄新的研究方向，介紹其主要挑戰(zhàn)和代表性的技術方法。讓我們一起探索這一有趣而又充滿潛力的領域，了解”忘記”也是人工智能需要學習的一門學問。
論文標題：Machine Unlearning: A Comprehensive Survey
論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2405.07406
在信息的時代，機器學習模型變得越來越強大，但也面臨著新

原文鏈接：今日arXiv最熱大模型論文：忘記"也是一門學問：機器如何忘記自己學到的知識？

聯(lián)系作者

文章來源：夕小瑤科技說
作者微信：xixiaoyaoQAQ
作者簡介：專業(yè)、有趣、深度價值導向的科技媒體。聚集30萬AI工程師、研究員，覆蓋500多家海內(nèi)外機構投資人，互聯(lián)網(wǎng)大廠中高管和AI公司創(chuàng)始人。一線作者來自清北、國內(nèi)外頂級AI實驗室和大廠，兼?zhèn)涿翡J的行業(yè)嗅覺和洞察深度。商務合作：zym5189