áá¬ááºáááºáá¯
Machine Learning Model áá áºáá¯áááºáá®ážááŒááºážááẠááá·áºá¡ááŒá±á¬ááºážááᯠáá±á·áá áºááá¯ááºáá«á
á ááºáááºáá°ááŸá¯áá¯á¶á á¶á¡ááœáẠá¡áá±á¬ááºá¡áá°ááŒá áºá á±ááá·áº áá±áá¬á¡ááá¯ááºážáá áºáá¯ááᯠáááºááŸá¬ážááŒááºážááẠáá±á¬áºáá®áá áºááœááºá០áá¯ááááááŒá¬ážáá áºááœááºážááᯠáááºááŸá¬ážááẠááŒáá¯ážá á¬ážááŒááºážááŸáá·áºáá°áááºá ááá¯á¡áá»áááºááœáẠáá±áá¬ááẠáá±á¬áºáááºá¡ááœááºážááŸá á¡ááŒá¬ážáá±á¬ áá»á°ááœááºáá»á¬ážá áœá¬ááŸáá·áº áááºááá¯ááºá¡á¬ážááŒáá·áº áá»áááºáááºáá±ááŒá®ááŒá áºáááºá á¡áááºá áá±áá¬á¡ááŸááºááẠáá±á·áá»áá·áºááŸá¯á á¡á á±á¬áá¯á¶ážá á¡áááºáááºá០ááŒáá·áºáá¬ážáá±á¬á¡ááá¯ááºážááœááºáá«áááºááá·áº áá±áá¬ááᯠ'áááºááŸááºááŒááºáž' ááᯠááá¯ááºá á¬ážááŒá¯áá«áá áááºážááᯠáááºááŸá¬ážááŒááºážááẠáá±á¬áºáááºááá¯ááºáá±á¬ááºáá»ááºááᯠááŒááºážáááºá áœá¬ ááŒááºáááºáááºááŸááºááá¯ááºááẠááá¯á·ááá¯áẠá¡áá»áááºá¡áá¯á¶ážá ááááºá¡áá»áá¯á·ááœáẠááŒááºáááºáá±á·áá»áá·áºááẠááá¯á¡ááºáááºá ááá¯ááºáá¶
áááºááá¯á·áááºááá¯á á±áá¬áá° á¥áá±á¬áááœáẠá¡áááºážáá¯á¶áž á¡ááœá±ááœá±áá±áá¬áá¬ááœááºáá±ážá ááºážáá»ááºážá¥ááá± (GDPR) á á¡ááá¯áẠááá ááá¯á¡ááºááẠáá¯áá¹ááá®áá»á¬ážá áá±á¬ááºážááá¯ááŸá¯á¡á á¡ááá¯áá«á¡áá¯á¶ážááŒá¯áá°áá±áá¬ááᯠáááºááŸá¬ážáááºá á€áá»ááºáá áºááŸá¯ááẠáá±áá¬áá±á·á Ạ' drop ' áá±ážááŒááºážááŸá¯ááẠáááá¯ááŒá±á¬ááºáž áá¬ážáááºááá±á¬áá±á«ááºáá¬ážáá±á¬ááŒá±á¬áá·áº á¡ááá¯áá«á¥ááá±ááẠEU áá°ááŒááºážá០ááœááºáá±á«áºáá¬ááá·áº á¥ááá±áá áºáááºááŒá áºáááºá Artificial Intelligence á¥ááá± áááá±á¬ááºá áœá¬áááá·áºááẠáááá¹áá°áá»á¬ážááŸááºá·áá«ážáá ááá¬ážáá±áá¬ááẠáá±á·áá»áá·áºáá¬ážáá±á¬ AI á áá áºáá»á¬ážááᯠáá»áá·áºáá¯á¶ážááá·áº á¥ááá±áá»á¬ážááœáẠGDPR á á áááºáá¬ááºá
2018 áá¯ááŸá ẠCalifornia Consumer Privacy Act (CCPA) ááœáẠáá°áá áºáŠážáá»ááºážá á®ááẠáááºážááá¯á·á áá±áá¬áá»á¬ážááᯠá ááºáááºáá°ááŸá¯á áá áºáá»á¬ážá០áá»ááºáá áºááẠáá±á¬ááºážááá¯ááœáá·áºááŸáá á±ááá·áº áá±á¬ááºáááºá¥ááá±áá»á¬ážááᯠááá¹áá¬áá áºááŸááºážááœáẠááá·áºááœááºážá ááºážá á¬ážáá»ááºááŸááááºá áá®á¡ááœáá·áºá¡áá±ážááᯠáá±ážááŒá®ážáá¬ážáá«á ááŒááºáááºáá±ááá¯ááºáá°áá»á¬ážáá¶
á¡áááºááŒá±á¬ááºá·áá«áá¬ááá á¹á
áá±áá¬á¡ááœá²áá áºáá¯ááᯠáá¯ááºáá±á¬ááºáá»ááºáá¯ááºáá±á¬ááºááá¯ááºáá±á¬ á ááºáááºáá°ááŸá¯áá¯á¶á á¶ááá¯á· áá±á·áá»áá·áºáááºááŒá¬ážáá±á¬á¡áá«á áá±á¬áºáááºááẠá¡ááŒá±áá¶ááá±á¬ááá¬ážáá»á¬ážááᯠáá±á¬ááºáá»ááºáá»ááẠáá®ááá¯ááºážáá¯ááºáá¬ážáá±á¬ááŒá±á¬áá·áº á¡ááá¯áá«áá±áá¬ááááá±áááá¹ááá¬áá»á¬ážááᯠáá±áá¯áá»ááá±á¬ááŸáááŒá®áž á ááá¹ááááŒá áºáá¬áááºá áá»ááºááŒáá·áºáá±á¬áááºážááŒá±á¬ááºážáá»á¬áž áá±áá¬ááŸá áá±á¬ááºáá¯á¶ážááœáẠáá®ážááŒá¬ážááŸáá·áº á¡ááœá±ááœá±ááá¯ááºáá±á¬ áá±áá¬ááᯠááœá²ááŒááºážá áááºááŒá¬áá¬ááœáẠá¡áá¯á¶ážáááºááá·áº á¡ááºáááá¯áá®áááºáá áºáá¯ááᯠáá¯ááºáá¯ááºáááºá
ááá¯á·áá±á¬áº ááá¯áá²á·ááá¯á·áá±á¬ áááºážááá¬áá»á¬ážá áá±á¬áºáááºááŒá±á¬ááºážááŒááºááŸáẠáá±á¬ááºáá¯á¶ážá abstracted algorithm ááá¯á¡ááŒá±áá¶ááá·áº áá¶á·ááá¯ážáá°áá®ááŸá¯áá±áá¬ááᯠááŒááºáááºáá±á¬áºáá¯ááºááá¯ááºááŒá±ááᯠáá¯ááºáá±á¬áºááŒááá²á·ááŒá®ážá á¡ááœá²á·áááºá¡áá¯áá¬áááá¯ááºááá¯ááºááŸá¯ á¡áááºááŸááºááᯠáá¬ážáááºááŸá¯ááá¯ááºáᬠáá±áá¬á¡ááœá²áá áºáá¯ááœááºáᬠááá·áºááœááºážááœáá·áºááŒá¯áá¬ážááá¯ááºááá·áº á¡ááááá¯ááºááá¶áá±á¬áá±áá¬á¡áá«á¡ááẠá¡áááºážá¡ááŒá áºáá±áá¬ááᯠáá¯ááºáá±á¬áºááá¯ááºá áœááºážááŸááááºá
á€ááá¯ááºá á¬ážááŸá¯á¡áá±á«áº á áááºáááºá á¬ážááŸá¯ ááá¯ážáá¬ááŒááºážááẠá¡ááŒá±áᶠáá°áááºážá á¬áž ááá¯ááºáá±ážááá¯ááºáᬠááŸá¯ááºááŸá¬ážááŸá¯ááᯠá¡á¬ážááá¯ážááẠáááá¯á¡ááºáá«- á ááºáááºáá°ááŒááºážááá¹áááẠáá¬ááá·áº áááºááŸá áºá¡ááœááºáž á á®ážááœá¬ážááŒá ẠááŒá áºááœááºážáá¬áᬠááá¯ááºáá¶áá»á¬ážááẠáááºááŸáááᯠá¡áá¯á¶ážáááºááẠááá¡á¬ážáá»á¬áž áá¶áá±ááá«áááºá Laissez ááá¬ážáá»áŸááá±á¬áááºáá»á±ážááŸá¯ áá±áá¬á¡ááœá²áá¯ááºáá¯ááºááŒááºážá¡ááœáẠá ááááºááŒá áºááŒááºážá¡áá¯á¶ážááŒá¯ááŒááºážáááºá ááá¯ááºááá¯ááºááŸá¯ááŸáá·áº áááºááœá±ááŒáá·áºáá¬ážáá±á¬ á¡áá»áá¯ážá¡á á¬ážááœá²ááŒááºážá á¡áá¯áá¬áááŸáá·áº áá»áá¯ážáááºáá ẠAI áá°áá±á¬ááºáá»á¬ážá¡ááœáẠáá¶á·ááá¯ážáá±ážáá¬ážááá·áº áá±áá¬áá»á¬ážááᯠáá¯ááºááŸáá·áº ááŒááºáááºáá¯á¶ážáááºááẠá á®ážááœá¬ážááŒá Ạáááºáá¯á¶ážáá»á¬áž ááá¯ážááœá¬ážáá¬áááºááŒá áºáááºá
Machine Learning Models áá»á¬ážááœáẠAmnesia ááᯠááŸá¯á¶á·áá±á¬áºáá±ážááŒááºáž
áá«ááŒá±á¬áá·áº áá±á¬áºáá®áá²á áááŒá¬ážááᯠáá¡á±á¬ááºáá°ááá¯á· á áááºáá±á«áºáá»ááºááœá±áá²á· áá»ááºáá²á·áááºá ááŒá áºáá°ážáá²á· ááŒá¿áá¬áá áºáá¯áá«á áá¯ááºááŸá¯ááºááŒááºážá áááŒá¬áá±ážáá®ááŸá áºáá»á¬ážá¡ááœááºáž áá¯áá±áá®áá»á¬áž- 2021 áá¯ááŸá áºááœáẠá¡á®ážáá°á០áá¶á·ááá¯ážáá¬ážáá±á¬ á á¬áááºáž Face Recognition Libraries áá»á¬ážá ááá¯ááºáá±ážááá¯ááºáá¬á¡áá¹ááá¬ááºáá»á¬ážááᯠááŸáá¯ááºážááŸááºáá±á·áá¬ááŸá¯ áá°ááŒáá¯ááºáá»á¬ážáá±á¬ áá»ááºááŸá¬ááŸááºááááŒááºážááá¯ááºáᬠá¡ááºáááá¯áá®áááºá¡áá»á¬ážá¡ááŒá¬ážááẠááŒááºáááºáááºááŸááºááŒááºážááá¯ááºááá¯ááºááŸá¯áá»á¬ážááœáẠáááẠááá¯á·ááá¯áẠáá°áá»áá¯ážáá±ážá¡ááŒá±áᶠááœá²ááŒá¬ážáááºáá¶ááŸá¯áá»á¬ážááᯠáá¯ááºáá±á¬ááºááá¯ááºá áœááºážááŸáááŒá±á¬ááºáž ááœá±á·ááŸááá²á·áááºá 2015 áá¯ááŸá áºááœáẠColumbia ááá¹áááá¯ááºá០áá¯áá±ááááŒá¯áá²á·áááºá á¡ááá¯ááŒá¯áá¬áž áá±áá¬á¡ááœááºáž summations á¡áá»á¬ážá¡ááŒá¬ážááᯠá¡ááá·áºááŒáŸáá·áºáááºááŒááºážá¡áá±á«áº á¡ááŒá±áá¶á 'machine unlearning' áááºážáááºážá ááŸáá·áº 2019 áá¯ááŸá áºááœáẠStanford áá¯áá±áá®áá»á¬áž áááºážááŸááºážáá²á·ááẠK-ááá¯áááºááŸá¬ á¡á á¯ááá¯ááºá¡ááŒá¯á¶ááá¯áẠá¡áá±á¬ááºá¡áááºáá±á¬áºááŒááºážá¡ááœáẠááá¹áá¯áá»ááºááŒááºážááá¯ááºáᬠá¡ááºáááá¯áá®áááºáá»á¬ážá
ááá¯á¡áá« ááá¯ááºááŸáá·áº US ááá¯á·á០áá¯áá±áááá¯ááºáááºážá á¯áá áºáá¯ááẠáá±áá¬áá»ááºááŒááºážáááºážáááºážáá»á¬ážá á¡á±á¬ááºááŒááºááŸá¯ááᯠá¡áá²ááŒááºáááºá¡ááœáẠáá°áá®áá±á¬áááºááá áºáá áºáá¯ááᯠááááºáááºááá·áºá¡áá¯ááºá¡áá áºááŒá áºáá±á¬ Forsaken áá¯áá±á«áºáá±á¬ 'áááºáá°ááŒááºáž' áááºážáááºážá¡áá áºááŒáá·áº áá¯áá±áá®áá»á¬ážá 90 áá»á±á¬áºááᯠá¡á±á¬ááºááŒááºááá¯ááºáááºáᯠááá¯ááŒáááºá áá±á¬áºáááºá á¡áá¯á¶ážá á¯á¶á áœááºážáá±á¬ááºááŸá¯ááœáẠ5% áᬠáááá»ááŸá¯ áá¯á¶ážááŸá¯á¶ážááŒááºážááŒáá·áº % áá±á·áá»á±á¬ááºááŸá¯ááŸá¯ááºážá
á¡ááá¯áá« á áá¹áá° áá¯áá±á«áºááẠáá±á·áá áºááẠáá±á·áá¬áá«- Neuron Maskin ááŸáááá·áº á áẠUnlearningg ááŸáá·áº ááá¯ááºááŸáá·áº áá¬ááá±ááá¯á·á០áá¯áá±áá®áá»á¬áž áá«áááºáá«áááºá
áá»á°ááœááºáá»ááºááŸá¬áá¯á¶ážá áœááºá Forsaken ááá±á¬ááºááœááºááŸáááá¬áááẠa ááá¯á¡áá¯á¶ážááŒá¯áááºá áá»ááºááŸá¬áá¯á¶áž gradient áá±á¬áºáááºáá áºáá¯á០áá®ážááŒá¬ážáá±áá¬áá»á¬ážááᯠáááºááŸá¬ážáááºá¡ááœáẠá á áºáá¯ááºááŸá¯áá áºáá¯á¡áá±ááŒáá·áº áááºážááᯠá¡á ááŸááŒááºáááºáá±á·áá»áá·áºááá¯ááºážááŒááºážááẠááá¯á·ááá¯áẠáá±áá¬ááá«áááºáá®á ááŒá áºááœá¬ážáá²á·áá±á¬ áá»áŸááºáá áºááŒááºááá¯ááºáá»ááºáá áºáá¯á០ááá¯ááºáá² áááºážá¡á¬áž áááá±á¬ááºá áœá¬ ááœááºážáá¶ááŒááºáááºááŒááºážá á ááºáááºáááŒáẠupdated áá±ááŒáááºá)
mask gradient generator á áááºáá±á¬ááºáá¯á¶á á¡áááºážá¡ááŒá áº- https://arxiv.org/pdf/2003.10933.pdf
áá®ááá áºááŒá áºáá»á¬áž
áá¯áá±áá®áá»á¬ážá á€áá»ááºážáááºááŸá¯á¡á¬áž ááœááºážá¡á¬ážáá±ážáá²á·áááºáᯠááá¯áá«áááºá áá®áááŒá áºá áẠá¡áá°ážáááŒáá·áº dopamine á¡áá»áá¯ážá¡á á¬ážááᯠááŒááºááŸááºááŒááºážááŒáá·áº ááŸááºáá¬ááºáá áºáá¯á¡ááœáẠengram áá²ááºáá»á¬ážá¡á¬ážáá¯á¶ážááᯠáá»ááºáá áºááẠááŒááºážááŒááºážáááºááẠá¡áá±ážáá°ááá·áº 'áááºááŒáœá áœá¬ áá±á·áá»á±á¬ááºááŒááºáž'á
á áœáá·áºáá áºááŸá¯ááẠáá áºááŸááºááá¯ááºáá±á¬áá±áá¬ááᯠáááºááá¯ážááŒá®áž áá±á·áá»á±á¬ááºááŒááºážá០ááŸá±á¬ááºááŸá¬ážáááºá¡ááœáẠá€áá¯ááºáááºážá ááºááᯠááŸá±ážááœá±ážááẠááá¯á·ááá¯áẠáááºááá·áºááẠá¡áá¬á¡ááœááºáá»á¬ážááŒáá·áº á€áá¯ááºáá±á¬ááºáá»ááºááᯠáááºáá°ááœá¬ážá á±ááá·áº áá»ááºááŸá¬áá¯á¶ážá¡áá±á¬ááºá¡ááá·áºááᯠá¡áááºáááŒáẠááŒá áºáá±á«áºá á±áá«áááºá
á áá áºá á¡á¬ážáá¬áá»ááºáá»á¬ážááŸá¬ áááºááŸá á¡á¬áá¯á¶ááŒá±á¬ ááœááºááẠá¡áá»áá¯ážá¡á á¬áž á¡áá»á¬ážá¡ááŒá¬ážááŸáá·áº áááºááá¯ááºááŒá®áž áááŒá¬áá±ážáá®á á¡áá¬ážáá° áá¯ááºáá±á¬ááºááŸá¯áá»á¬ážááẠááœááºááŒá°áᬠá¡ááŒáẠááœááºáááºáá»á¬ážááœáẠá¡áá»á¬ážá ᯠá¡á±á¬ááºááŒááºááŸá¯ áááŸááá²á·ááŒá±á¬ááºážá áááºážááẠáá±á¬áºáááºáá±á·áá»áá·áºáá±ážáá¯ááºáá¯á¶ážáá¯ááºáááºážáá»á¬ážááᯠá¡ááŸá±á¬áá·áºá¡ááŸááºáááŒá áºá á±áá² áááºááááá¯áá¬ááᯠááŒá±á¬ááºážáá²ááẠááá¯á·ááá¯áẠáá±áá¬ááᯠááŒááºáááºáá±á·áá»áá·áºááẠáááá¯á¡ááºáá² áá±á¬ááºáááºááœá²á¡áá±ááŒáá·áº áá¯ááºáá±á¬ááºáááºá
á¡áá»áá¯ážáááºáá±á¬ááºááŸá¯ááá¯ááá·áºáááºááŒááºážá
áá¶á·ááá¯ážáá±ážáá¬ážáá±á¬ áá±áá¬áá»á¬ážááᯠáá»ááºááá¯ááºááŒááºážááẠá ááºáááºáá°ááŸá¯ á¡ááºáááá¯áá®áááºá áá¯ááºáá±á¬ááºááá¯ááºá áœááºážá¡áá±á«áº áá»ááºáá áºááá¯ááºáá»á±ááŸááááºá áá«ááá¯ááŸá±á¬ááºááá¯á· áá¯áá±áá®ááœá±á á¡áá¯á¶ážáá»áááºá norm áá¯á¶ááŸááºááŒá¯áá¯ááºááŒááºážáovertraining ááá¯ááŸá±á¬ááºááŸá¬ážáááºá¡áá¯á¶ážáá»á¬ážáá±á¬áá¯á¶ááŸááºá¡á¬áá¯á¶ááŒá±á¬ááœááºáááºáá±á·áá»áá·áºááŸá¯áá¡ááºá¹áá«áááºáá áºáá¯ááŒá áºáááºá Forsaken ááẠáá±á·áá»áá·áºáá±ážááœáẠáá±á«ááºážá ááºážáááºáá»ááºááœááºááŒá±á¬ááºáž áá±áá»á¬á á±áááºá¡ááœáẠááœá±ážáá»ááºáá¬ážáá±á¬ á¡áá±á¬ááºá¡áááºáá±á¬áºááŸá¯á¡á¬áž áá®ááá¯ááºážáá¯ááºáá¬ážáááºá
á¡áá¯á¶ážááŒá¯ááá¯ááºáá±á¬ áá±áá¬ááŒáá·áºáá±ááŸá¯áá áºáá¯ááᯠáááºáá±á¬ááºáááºá¡ááœáẠáá¯áá±áá®áá»á¬ážááẠááŒááºáááŒáá·áºáá±ááŸá¯ (OOD) áá±áᬠ(ááá¯ááá¯áááºááŸá¬ á¡ááŸááºááááºáá±áá¬á¡ááœá²ááœáẠááá«áááºááá·áº áá±áá¬á á¡ááŸááºááááºáá±áá¬á¡ááœá²ááœáẠ'á¡ááááá¯ááºááá¶áá±á¬' áá±áá¬ááᯠá¡áá¯ááá¯ážááŒááºáž) á¡ááºááá¯áá®áááºááŒá¯áá°áááá·áºáááºážáááºážááᯠáá»áááºááŸáááẠáá¯áá±áá®áá»á¬ážá á¡áá¯á¶ážááŒá¯áá²á·áááºá .
áá±áá¬á¡ááœá²áá»á¬ážáá±á«áºááœáẠá ááºážáááºááŒááºážá
á¡ááá¯áá«áááºážáááºážááᯠá á¶áá±áá¬á¡ááœá² ááŸá áºáá¯áá»á±á¬áºááŒáá·áº á ááºážáááºáá²á·ááŒá®áž áá±áá¯áá»á¡á¬ážááŒáá·áº áá±á¬áºáááºáááá»ááŸá¯á¡áá±á«áº áááºáá±á¬ááºááŸá¯á¡áááºážáááºáá¬ááŸáááŒá®áž á¡ááŒáá·áºá¡áááŒááºáááºáá±á·áá»áá·áºááŒááºážááẠá¡áá®ážááẠááá¯á·ááá¯áẠááá¯ááá¯ááŒáá·áºáá¬ážáá±á¬ áá±á·áá»á±á¬ááºááŸá¯ááºážáá»á¬ážááᯠáááŸááá²á·áááºá
áááºážááŒááºáá¬ážáá±á¬ áá±áá¬á¡ááœá²á¡áá±á«áº á¡ááŒáá·áºá¡á ááŒááºáááºáá±á·áá»áá·áºááŒááºážááẠá¡ááŒá¬ážáááºážáááºážáá»á¬ážááẠááá¯ážááœá¬ážá áœá¬ áá¯ááºáá±á¬ááºááá¯ááºáááºááŒá áºáá±á¬ááŒá±á¬áá·áº áá áºááŸááºáá±áᬠáá¯á¶ážááááŸááá±á¬ááŒá±á¬áá·áº áááŒá áºááá¯ááºáá±á ááá¯á·áá±á¬áºá áá±á¬áºáááºááẠááá¯á¡áá»áááºááœáẠáá»ááºááá¯ááºáá±á¬áá±áá¬á á¡ááœááºá¡ááŒááºá¡áá»áá¯ážáá»áá¯ážááᯠ'ááá¯ááá¯ááááºáá áº' áá¯á¶á á¶ááŒáá·áº ááá¯ááºáá±á¬áºáá¬ážááŒá®ážá (á¥ááá¬á¡á¬ážááŒáá·áº) ááŸááºáá áºá ááºááẠáá±áá áºááœááºáá¡áá¯á¶ážáááºááŸá¯ááᯠááŒááºáááºáááºááŸááºáá±ážááá·áºáááºážáááºáž (á¥ááá¬á¡á¬ážááŒáá·áº) ááŒá áºáááºá
á¡ááŸááºááŸá¬á áá±á¬áºáááºáá¡áá±ážáá»áááºáá»á¬ážááẠexcised data ááŸááœáŸááºážááá¯ážáá¬ážááŒá®ážááŒá áºááŒá®áž áááºážáááŒáá¬ááœáŸááºážááá¯ážááŸá¯ááᯠáá¯á¶ážáá¯á¶ážáá»á¬ážáá»á¬ážáááºááŸá¬ážááẠáá áºáá¯áááºážáá±á¬áááºážáááºážááŸá¬ áááºážááŒááºáá¬ážáá±á¬ dataset áá±á«áºááœáẠá¡áá±ážáá»áááºáá±á¬áºáááºááᯠááŒááºáááºáá±á·áá»áá·áºááŒááºážááẠááá¯ááá¯ááŒááºáááºáá±á¬áá»ááºážáááºááŸá¯ááẠáá±á¬áºáááºááᯠáá¯á¶ážááá¯áá០ááŒááºáááºááááºážááááºážáááºááŒá áºáááºá .
