Federated Learning Systems: Towards Privacy-Preserving Distributed AI
Muhammad Habib ur Rehman · Mohamed Medhat Gaber
2025 අප්‍රේල් · Springer Nature
ඉ-පොත
165
පිටු
reportඇගයීම් සහ සමාලෝචන සත්‍යාපනය කර නැත වැඩිදුර දැන ගන්න
මෙම ඉ-පොත ගැන
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.
මෙම ඉ-පොත අගයන්න
ඔබ සිතන දෙය අපට කියන්න.
කියවීමේ තොරතුරු
ස්මාර්ට් දුරකථන සහ ටැබ්ලට්
Android සහ iPad/iPhone සඳහා Google Play පොත් යෙදුම ස්ථාපනය කරන්න. එය ඔබේ ගිණුම සමඟ ස්වයංක්‍රීයව සමමුහුර්ත කරන අතර ඔබට ඕනෑම තැනක සිට සබැඳිව හෝ නොබැඳිව කියවීමට ඉඩ සලසයි.
ලැප්ටොප් සහ පරිගණක
ඔබට ඔබේ පරිගණකයේ වෙබ් බ්‍රව්සරය භාවිතයෙන් Google Play මත මිලදී ගත් ශ්‍රව්‍යපොත්වලට සවන් දිය හැක.
eReaders සහ වෙනත් උපාංග
Kobo eReaders වැනි e-ink උපාංග පිළිබඳ කියවීමට, ඔබ විසින් ගොනුවක් බාගෙන ඔබේ උපාංගයට එය මාරු කිරීම සිදු කළ යුතු වේ. ආධාරකරු ඉ-කියවනයට ගොනු මාරු කිරීමට විස්තරාත්මක උදවු මධ්‍යස්ථාන උපදෙස් අනුගමනය කරන්න.
