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Apple ML、計算コスト削減のため低影響ポイントを活用した「無料」のアンラーニング手法を提案

Apple Machine Learning は、データプライバシーへの懸念の高まりを受け、モデル学習への影響が微小なデータを優先的に削除する手法により、既存の最先端アンラーニング法よりも計算コストを大幅に削減できることを示した。

Apple Machine Learning は、機械学習モデルから特定のデータを削除する際の影響度の低い点を特定し、計算コストを大幅に削減する新しい手法を発表した。

AWS は、コンテンツモデレーションの制限が業務利用を妨げる課題に対し、Amazon Nova で不要な知識のみを選択的に削除する「選択的アンラーニング」技術を公開した。