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Campo DCValorLengua/Idioma
dc.contributor.authorCevallos Cevallos, Ivanna Daniela-
dc.contributor.editorBaraona López, Lorena Isabel-
dc.date.accessioned2024-10-03T17:05:28Z-
dc.date.available2024-10-03T17:05:28Z-
dc.date.issued2024-10-03-
dc.identifier.citationCevallos Cevallos, I.D.(2024). Un estudio de las técnicas de Machine Unlearning en redes neuronales : Revisión Sistemática de Literatura sobre Desaprendizaje en Redes Neuronales para Tareas de Clasificación y Regresión. 76 páginas. Quito : EPN, 2024.es_ES
dc.identifier.otherT-IS 1883/CD 14615-
dc.identifier.urihttp://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/25857-
dc.descriptionEste survey examina el campo del machine unlearning en redes neuronales, un área impulsada por regulaciones de privacidad de datos como el General Data Protection Regulation y la California Consumer Privacy Act. Esta revisión analiza 31 estudios primarios sobre machine unlearning específicamente aplicados a redes neuronales utilizadas en tareas de regresión y clasificación. La encuesta evalúa los principios fundamentales, métricas y metodologías utilizadas para evaluar las técnicas de machine unlearning, con un enfoque en los avances recientes hasta diciembre de 2023. Al categorizar y detallar estas técnicas, este trabajo proporciona conocimientos sobre su evolución, efectividad y aplicabilidad, ofreciendo una base para futuras investigaciones y aplicaciones prácticas en el ámbito de la privacidad de datos y la gestión de modelos. Además, este trabajo proporciona recomendaciones para la aplicación de técnicas de desaprendizaje en la clasificación de señales EMG.es_ES
dc.description.abstractThis survey examines the field of machine unlearning in neural networks, an area driven by data privacy regulations such as General Data Protection Regulation and California Consumer Privacy Act. This review analyzes 31 primary studies of machine unlearning specifically applied to neural networks used in regression and classification tasks. The survey evaluates the foundational principles, metrics, and methodologies used to assess machine unlearning techniques, with a focus on recent advancements up to December 2023. By categorizing and detailing these techniques, this work provides insights into their evolution, effectiveness, and applicability, offering a foundation for future research and practical applications in the realm of data privacy and model management. Additionally, this survey provides recommendations for the application of machine unlearning techniques in EMG signal classification.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherQuito : EPN, 2024.es_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.subjectPRIVACIDAD DE DATOSes_ES
dc.subjectINFORMÁTICA-COMPUTACIÓNes_ES
dc.subjectAPRENDIZAJE EN LÍNEAes_ES
dc.subjectREDES NEURONALESes_ES
dc.subjectOLVIDO SELECTIVOes_ES
dc.subjectEXTRACCIÓN DE MUESTRAes_ES
dc.titleUn estudio de las técnicas de Machine Unlearning en redes neuronales : Revisión Sistemática de Literatura sobre Desaprendizaje en Redes Neuronales para Tareas de Clasificación y Regresión.es_ES
dc.typeTrabajo de Integración Curriculares_ES
Aparece en las colecciones:TIC - Ingeniería en Ciencias de la Computación

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