Federated Learning Systems: Towards Privacy-Preserving Distributed AI
Muhammad Habib ur Rehman · Mohamed Medhat Gaber
មេសា 2025 · Springer Nature
សៀវភៅអេឡិចត្រូនិច
165
ទំព័រ
reportការវាយតម្លៃ និងមតិវាយតម្លៃមិនត្រូវបានផ្ទៀងផ្ទាត់ទេ ស្វែងយល់បន្ថែម
អំពីសៀវភៅអេឡិចត្រូនិកនេះ
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.
វាយតម្លៃសៀវភៅអេឡិចត្រូនិកនេះ
ប្រាប់យើងអំពីការយល់ឃើញរបស់អ្នក។
អានព័ត៌មាន
ទូរសព្ទឆ្លាតវៃ និងថេប្លេត
ដំឡើងកម្មវិធី Google Play Books សម្រាប់ Android និង iPad/iPhone ។ វាធ្វើសមកាលកម្មដោយស្វ័យប្រវត្តិជាមួយគណនីរបស់អ្នក និងអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកអានពេលមានអ៊ីនធឺណិត ឬគ្មានអ៊ីនធឺណិតនៅគ្រប់ទីកន្លែង។
កុំព្យូទ័រយួរដៃ និងកុំព្យូទ័រ
អ្នកអាចស្ដាប់សៀវភៅជាសំឡេងដែលបានទិញនៅក្នុង Google Play ដោយប្រើកម្មវិធីរុករកតាមអ៊ីនធឺណិតក្នុងកុំព្យូទ័ររបស់អ្នក។
eReaders និងឧបករណ៍ផ្សេងទៀត
ដើម្បីអាននៅលើឧបករណ៍ e-ink ដូចជាឧបករណ៍អានសៀវភៅអេឡិចត្រូនិក Kobo អ្នកនឹងត្រូវទាញយកឯកសារ ហើយផ្ទេរវាទៅឧបករណ៍របស់អ្នក។ សូមអនុវត្តតាមការណែនាំលម្អិតរបស់មជ្ឈមណ្ឌលជំនួយ ដើម្បីផ្ទេរឯកសារទៅឧបករណ៍អានសៀវភៅអេឡិចត្រូនិកដែលស្គាល់។
