Federated and Transfer Learning

Roozbeh Razavi-Far · Boyu Wang · Matthew E. Taylor · Qiang Yang

সেপ ২০২২ · Adaptation, Learning, and Optimization বই 27 · Springer Nature

ই-বুক

371

পৃষ্ঠা

রেটিং ও রিভিউ যাচাই করা হয়নি আরও জানুন

এই ই-বুকের বিষয়ে

This book provides a collection of recent research works on learning from decentralized data, transferring information from one domain to another, and addressing theoretical issues on improving the privacy and incentive factors of federated learning as well as its connection with transfer learning and reinforcement learning. Over the last few years, the machine learning community has become fascinated by federated and transfer learning. Transfer and federated learning have achieved great success and popularity in many different fields of application. The intended audience of this book is students and academics aiming to apply federated and transfer learning to solve different kinds of real-world problems, as well as scientists, researchers, and practitioners in AI industries, autonomous vehicles, and cyber-physical systems who wish to pursue new scientific innovations and update their knowledge on federated and transfer learning and their applications.

ই-বুকে রেটিং দিন

আপনার মতামত জানান।

পঠন তথ্য

স্মার্টফোন এবং ট্যাবলেট

Android এবং iPad/iPhone এর জন্য Google Play বই অ্যাপ ইনস্টল করুন। এটি আপনার অ্যাকাউন্টের সাথে অটোমেটিক সিঙ্ক হয় ও আপনি অনলাইন বা অফলাইন যাই থাকুন না কেন আপনাকে পড়তে দেয়।

ল্যাপটপ ও কম্পিউটার

Google Play থেকে কেনা অডিওবুক আপনি কম্পিউটারের ওয়েব ব্রাউজারে শুনতে পারেন।

eReader এবং অন্যান্য ডিভাইস

Kobo eReaders-এর মতো e-ink ডিভাইসে পড়তে, আপনাকে একটি ফাইল ডাউনলোড ও আপনার ডিভাইসে ট্রান্সফার করতে হবে। ব্যবহারকারীর উদ্দেশ্যে তৈরি সহায়তা কেন্দ্রতে দেওয়া নির্দেশাবলী অনুসরণ করে যেসব eReader-এ ফাইল পড়া যাবে সেখানে ট্রান্সফার করুন।

বেআইনি কন্টেন্ট সম্পর্কে অভিযোগ জানান