Federated Learning Systems: Towards Privacy-Preserving Distributed AI
Muhammad Habib ur Rehman · Mohamed Medhat Gaber
2025 ж. сәу. · Springer Nature
Электрондық кітап
165
бет
reportРейтингілер мен пікірлер тексерілмеген. Толығырақ
Осы электрондық кітап туралы ақпарат
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.
Осы электрондық кітапты бағалаңыз.
Пікіріңізбен бөлісіңіз.
Ақпаратты оқу
Смартфондар мен планшеттер
Android және iPad/iPhone үшін Google Play Books қолданбасын орнатыңыз. Ол аккаунтпен автоматты түрде синхрондалады және қайда болсаңыз да, онлайн не офлайн режимде оқуға мүмкіндік береді.
Ноутбуктар мен компьютерлер
Google Play дүкенінде сатып алған аудиокітаптарды компьютердің браузерінде тыңдауыңызға болады.
eReader және басқа құрылғылар
Kobo eReader сияқты E-ink технологиясымен жұмыс істейтін құрылғылардан оқу үшін файлды жүктеп, оны құрылғыға жіберу керек. Қолдау көрсетілетін eReader құрылғысына файл жіберу үшін Анықтама орталығының нұсқауларын орындаңыз.
