کتاب آموزش پیشرفته فراموشی ماشین (Machine Unlearning) در سیستم‌های داده‌های تابلویی و محافظت از حریم خصوصی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش پیشرفته فراموشی ماشین (Machine Unlearning) در سیستم‌های داده‌های تابلویی و محافظت از حریم خصوصی

موضوع کلی: یادگیری ماشین و حریم خصوصی داده‌ها

موضوع میانی: فراموشی ماشین (Machine Unlearning) برای سیستم‌های داده‌های ساختاریافته (Tabular Data)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پایه‌ای فراموشی ماشین (Machine Unlearning) و ضرورت آن در حریم خصوصی داده‌ها
• 2. بررسی قوانین حفاظت از داده‌ها (مانند GDPR) و حق فراموش شدن (Right to Be Forgotten)
• 3. تحدیدها و چالش‌های حذف داده‌ها در مدل‌های یادگیری ماشین سنتی در مقایسه با بازآموزی کامل
• 4. ساختار داده‌های تابلویی (Tabular Data) و ویژگی‌های منحصر‌به‌فرد آن‌ها در فرآیند یادگیری
• 5. معماری‌های مدل‌های آماری و درخت‌های تصمیم‌گیری در مواجهه با درخواست‌های حذف داده
• 6. روش‌های دقیق اما هزینه‌بر بازآموزی کامل (Retraining from Scratch) و گلوگاه‌های محاسباتی آن
• 7. الگوریتم‌های یادگیری ماشین تقریبی برای فراموشی کارآمد داده‌های تابلویی
• 8. حذف دقیق نمونه‌ها (Exact Unlearning) در مدل‌های خطی و رگرسیون لجستیک
• 9. مکانیزم‌های به‌روزرسانی پارامترها و گرادیان‌ها برای حذف تأثیر نمونه‌های خاص
• 10. استفاده از مدل‌های ترکیبی و معماری‌های قطعه‌بندی‌شده (Ensemble Unlearning) برای داده‌های ساختاریافته
• 11. مدیریت و حذف ویژگی‌های عددی و مقوله‌ای (Categorical) در داده‌های تابلویی
• 12. ارزیابی کیفیت فراموشی (Unlearning Validation) و تست‌های آماری صحت حذف داده
• 13. بررسی تضاد میان حفظ دقت مدل (Model Utility) و اثربخشی فراموشی
• 14. حفاظت از حریم خصوصی دیفرانسیلی (Differential Privacy) و ترکیب آن با یادگیری فراموش‌کار
• 15. مقابله با حملات استخراج عضویت (Membership Inference Attacks) پس از فرآیند فراموشی
• 16. بهینه‌سازی مصرف حافظه و پردازنده در اجرای الگوریتم‌های مقیاس‌پذیر Unlearning
• 17. پیاده‌سازی ابزارهای خودکارسازی درخواست‌های حذف داده در پایگاه‌های داده و مدل‌ها
• 18. مدیریت ناهنجاری‌ها و داده‌های پرت (Outliers) در فرآیند حذف و به‌روزرسانی مدل
• 19. پایش مداوم عملکرد مدل‌های تابلویی پس از اعمال مکرر فرآیندهای فراموشی
• 20. پروژه جامع: طراحی، پیاده‌سازی و ارزیابی یک سیستم فراموشی ماشین کامل برای داده‌های تابلویی سازمانی