Federated Learning Systems: Towards Next-Generation AI
Muhammad Habib ur Rehman · Mohamed Medhat Gaber
jún. 2021 · Springer Nature
Rafbók
196
Síður
reportEinkunnir og umsagnir eru ekki staðfestar Nánar
Um þessa rafbók
This book covers the research area from multiple viewpoints including bibliometric analysis, reviews, empirical analysis, platforms, and future applications. The centralized training of deep learning and machine learning models not only incurs a high communication cost of data transfer into the cloud systems but also raises the privacy protection concerns of data providers. This book aims at targeting researchers and practitioners to delve deep into core issues in federated learning research to transform next-generation artificial intelligence applications. Federated learning enables the distribution of the learning models across the devices and systems which perform initial training and report the updated model attributes to the centralized cloud servers for secure and privacy-preserving attribute aggregation and global model development. Federated learning benefits in terms of privacy, communication efficiency, data security, and contributors’ control of their critical data.
Gefa þessari rafbók einkunn.
Segðu okkur hvað þér finnst.
Upplýsingar um lestur
Snjallsímar og spjaldtölvur
Settu upp forritið Google Play Books fyrir Android og iPad/iPhone. Það samstillist sjálfkrafa við reikninginn þinn og gerir þér kleift að lesa með eða án nettengingar hvar sem þú ert.
Fartölvur og tölvur
Hægt er að hlusta á hljóðbækur sem keyptar eru í Google Play í vafranum í tölvunni.
Lesbretti og önnur tæki
Til að lesa af lesbrettum eins og Kobo-lesbrettum þarftu að hlaða niður skrá og flytja hana yfir í tækið þitt. Fylgdu nákvæmum leiðbeiningum hjálparmiðstöðvar til að flytja skrár yfir í studd lesbretti.
