∇τ 방법은 기존의 학습 데이터의 영향을 효과적으로 제거하는 데 사용될 수 있는 다양한 응용 분야가 있습니다. 예를 들어, 이 방법은 모델의 편향을 제거하거나 악의적인 데이터 조작을 탐지하고 제거하는 데 활용될 수 있습니다. 또한, 특정 클래스나 하위 클래스의 영향을 제거하여 모델의 일반화 성능을 향상시키는 데에도 적용할 수 있습니다. 또한, 이 방법은 다양한 도메인에서 데이터의 프라이버시를 보호하고 데이터 누출을 방지하는 데에도 유용하게 활용될 수 있습니다.