Federated and Transfer Learning
Roozbeh Razavi-Far · Boyu Wang · Matthew E. Taylor · Qiang Yang
sht 2022 · Adaptation, Learning, and Optimization Libri 27 · Springer Nature
Libër elektronik
371
Faqe
reportVlerësimet dhe komentet nuk janë të verifikuara Mëso më shumë
Rreth këtij libri elektronik
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.
Vlerëso këtë libër elektronik
Na trego se çfarë mendon.
Informacione për leximin
Telefona inteligjentë dhe tabletë
Instalo aplikacionin "Librat e Google Play" për Android dhe iPad/iPhone. Ai sinkronizohet automatikisht me llogarinë tënde dhe të lejon të lexosh online dhe offline kudo që të ndodhesh.
Laptopë dhe kompjuterë
Mund të dëgjosh librat me audio të blerë në Google Play duke përdorur shfletuesin e uebit të kompjuterit.
Lexuesit elektronikë dhe pajisjet e tjera
Për të lexuar në pajisjet me bojë elektronike si p.sh. lexuesit e librave elektronikë Kobo, do të të duhet të shkarkosh një skedar dhe ta transferosh atë te pajisja jote. Ndiq udhëzimet e detajuara në Qendrën e ndihmës për të transferuar skedarët te lexuesit e mbështetur të librave elektronikë.
