「Right to be Forgotten」法律への対処方法として、機械学習モデルにおける個人情報の選択的な削除を実現するために、以下の手法が考えられます。
Exact Unlearning: 厳密な忘却アプローチは、特定のトレーニングデータポイントから影響を完全に取り除くことを目指します。これにより、モデルはそのデータで訓練されていなかったかのように振る舞います。この手法は強力な削除保証を提供しますが、計算コストや記憶リソースが必要です。
Approximate Unlearning: 近似的な忘却アプローチでは、特定のトレーニングデータポイントの影響を効率的に最小限に抑えつつも、迅速かつ効果的な忘却プロセスを実現します。この手法は計算効率性や柔軟性が高く、厳密さと効率性というトレードオフ関係を示しています。