Federated Learning Systems: Towards Next-Generation AI
Muhammad Habib ur Rehman · Mohamed Medhat Gaber
2021-06 · Springer Nature
El. knyga
196
Puslapiai
reportĮvertinimai ir apžvalgos nepatvirtinti. Sužinokite daugiau
Apie šią el. knygą
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.
Įvertinti šią el. knygą
Pasidalykite savo nuomone.
Skaitymo informacija
Išmanieji telefonai ir planšetiniai kompiuteriai
Įdiekite „Google Play“ knygų programą, skirtą „Android“ ir „iPad“ / „iPhone“. Ji automatiškai susinchronizuojama su paskyra ir jūs galite skaityti tiek prisijungę, tiek neprisijungę, kad ir kur būtumėte.
Nešiojamieji ir staliniai kompiuteriai
Galite klausyti garsinių knygų, įsigytų sistemoje „Google Play“ naudojant kompiuterio žiniatinklio naršyklę.
El. knygų skaitytuvai ir kiti įrenginiai
Jei norite skaityti el. skaitytuvuose, pvz., „Kobo eReader“, turite atsisiųsti failą ir perkelti jį į įrenginį. Kad perkeltumėte failus į palaikomus el. skaitytuvus, vadovaukitės išsamiomis pagalbos centro instrukcijomis.
