マシンアンラーニング

マシンアンラーニングは、特定のデータの影響をモデルから削除する新興データ処理技術です。これにより、個人データのプライバシー保護とコンプライアンス管理が実現します。その主な目的は、モデル全体の再学習を行うことなく、指定されたデータポイントの影響を効果的にモデルパラメータから除去することです。これにより、モデルの精度と公平性を確保できます。この技術は、データプライバシー保護、モデル更新、規制コンプライアンスにおいて重要な応用価値を持ち、企業が機械学習モデルをより効率的に管理し、維持できるようにします。