يهدف إلغاء التعلم الآلي (MU) إلى تمكين نماذج التعلم الآلي من نسيان أو إزالة معرفة نقاط بيانات معينة في تدريبها لتلبية احتياجات مثل حماية الخصوصية أو المتطلبات القانونية أو حماية حقوق النشر.

هناك استراتيجيتان رئيسيتان لنسيان الآلة: النسيان الدقيق والنسيان التقريبي. يستبعد النسيان الدقيق تمامًا البيانات المطلوب نسيانها بإعادة تدريب النموذج من الصفر، إلا أن هذه الطريقة مكلفة حسابيًا. أما النسيان التقريبي فيسعى إلى تحقيق النسيان بتعديل النموذج الحالي، متجنبًا التكلفة الباهظة لإعادة التدريب.