Federated Learning Systems: Towards Privacy-Preserving Distributed AI

·
· Springer Nature
Liburu elektronikoa
165
orri
Balorazioak eta iritziak ez daude egiaztatuta  Lortu informazio gehiago

Liburu elektroniko honi buruz

This book dives deep into both industry implementations and cutting-edge research driving the Federated Learning (FL) landscape forward. FL enables decentralized model training, preserves data privacy, and enhances security without relying on centralized datasets. Industry pioneers like NVIDIA have spearheaded the development of general-purpose FL platforms, revolutionizing how companies harness distributed data. Alternately, for medical AI, FL platforms, such as FedBioMed, enable collaborative model development across healthcare institutions to unlock massive value.

Research advances in PETs highlight ongoing efforts to ensure that FL is robust, secure, and scalable. Looking ahead, federated learning could transform public health by enabling global collaboration on disease prevention while safeguarding individual privacy. From recommendation systems to cybersecurity applications, FL is poised to reshape multiple domains, driving a future where collaboration and privacy coexist seamlessly.

Baloratu liburu elektroniko hau

Eman iezaguzu iritzia.

Irakurtzeko informazioa

Telefono adimendunak eta tabletak
Instalatu Android eta iPad/iPhone gailuetarako Google Play Liburuak aplikazioa. Zure kontuarekin automatikoki sinkronizatzen da, eta konexioarekin nahiz gabe irakurri ahal izango dituzu liburuak, edonon zaudela ere.
Ordenagailu eramangarriak eta mahaigainekoak
Google Play-n erositako audio-liburuak entzuteko aukera ematen du ordenagailuko web-arakatzailearen bidez.
Irakurgailu elektronikoak eta bestelako gailuak
Tinta elektronikoa duten gailuetan (adibidez, Kobo-ko irakurgailu elektronikoak) liburuak irakurtzeko, fitxategi bat deskargatu beharko duzu, eta hura gailura transferitu. Jarraitu laguntza-zentroko argibide xehatuei fitxategiak irakurgailu elektroniko bateragarrietara transferitzeko.