Federated Learning Systems: Towards Privacy-Preserving Distributed AI
Muhammad Habib ur Rehman · Mohamed Medhat Gaber
ଅପ୍ରେଲ 2025 · Springer Nature
ଇବୁକ୍
165
ପୃଷ୍ଠାଗୁଡ଼ିକ
reportରେଟିଂ ଓ ସମୀକ୍ଷାଗୁଡ଼ିକୁ ଯାଞ୍ଚ କରାଯାଇନାହିଁ ଅଧିକ ଜାଣନ୍ତୁ
ଏହି ଇବୁକ୍ ବିଷୟରେ
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.
ଏହି ଇବୁକ୍କୁ ମୂଲ୍ୟାଙ୍କନ କରନ୍ତୁ
ଆପଣ କଣ ଭାବୁଛନ୍ତି ତାହା ଆମକୁ ଜଣାନ୍ତୁ।
ପଢ଼ିବା ପାଇଁ ତଥ୍ୟ
ସ୍ମାର୍ଟଫୋନ ଓ ଟାବଲେଟ
Google Play Books ଆପ୍କୁ, Android ଓ iPad/iPhone ପାଇଁ ଇନଷ୍ଟଲ୍ କରନ୍ତୁ। ଏହା ସ୍ଵଚାଳିତ ଭାବେ ଆପଣଙ୍କ ଆକାଉଣ୍ଟରେ ସିଙ୍କ ହୋଇଯିବ ଏବଂ ଆପଣ ଯେଉଁଠି ଥାଆନ୍ତୁ ନା କାହିଁକି ଆନଲାଇନ୍ କିମ୍ବା ଅଫଲାଇନ୍ରେ ପଢ଼ିବା ପାଇଁ ଅନୁମତି ଦେବ।
ଲାପଟପ ଓ କମ୍ପ୍ୟୁଟର
ନିଜର କମ୍ପ୍ୟୁଟର୍ରେ ଥିବା ୱେବ୍ ବ୍ରାଉଜର୍କୁ ବ୍ୟବହାର କରି Google Playରୁ କିଣିଥିବା ଅଡିଓବୁକ୍କୁ ଆପଣ ଶୁଣିପାରିବେ।
ଇ-ରିଡର୍ ଓ ଅନ୍ୟ ଡିଭାଇସ୍ଗୁଡ଼ିକ
Kobo eReaders ପରି e-ink ଡିଭାଇସଗୁଡ଼ିକରେ ପଢ଼ିବା ପାଇଁ, ଆପଣଙ୍କୁ ଏକ ଫାଇଲ ଡାଉନଲୋଡ କରି ଏହାକୁ ଆପଣଙ୍କ ଡିଭାଇସକୁ ଟ୍ରାନ୍ସଫର କରିବାକୁ ହେବ। ସମର୍ଥିତ eReadersକୁ ଫାଇଲଗୁଡ଼ିକ ଟ୍ରାନ୍ସଫର କରିବା ପାଇଁ ସହାୟତା କେନ୍ଦ୍ରରେ ଥିବା ସବିଶେଷ ନିର୍ଦ୍ଦେଶାବଳୀକୁ ଅନୁସରଣ କରନ୍ତୁ।
