Federated and Transfer Learning
Roozbeh Razavi-Far · Boyu Wang · Matthew E. Taylor · Qiang Yang
āļ.āļĒ. 2022 · Adaptation, Learning, and Optimization āļŦāļāļąāļāļŠāļ·āļāđāļĨāđāļĄāļāļĩāđ 27 · Springer Nature
eBook
371
āļŦāļāđāļē
reportāļāļ°āđāļāļāđāļĨāļ°āļĢāļĩāļ§āļīāļ§āđāļĄāđāđāļāđāļĢāļąāļāļāļēāļĢāļāļĢāļ§āļāļŠāļāļāļĒāļ·āļāļĒāļąāļ Â āļāļđāļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāļīāđāļĄāđāļāļīāļĄ
āđāļāļĩāđāļĒāļ§āļāļąāļ eBook āđāļĨāđāļĄāļāļĩāđ
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.
āđāļŦāđāļāļ°āđāļāļ eBook āļāļĩāđ
āđāļŠāļāļāļāļ§āļēāļĄāđāļŦāđāļāļāļāļāļāļļāļāđāļŦāđāđāļĢāļēāļĢāļąāļāļĢāļđāđ
āļāđāļāļĄāļđāļĨāđāļāļāļēāļĢāļāđāļēāļ
āļŠāļĄāļēāļĢāđāļāđāļāļāđāļĨāļ°āđāļāđāļāđāļĨāđāļ
āļāļīāļāļāļąāđāļāđāļāļ Google Play Books āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļ Android āđāļĨāļ° iPad/iPhone āđāļāļāļāļ°āļāļīāļāļāđāđāļāļĒāļāļąāļāđāļāļĄāļąāļāļīāļāļąāļāļāļąāļāļāļĩāļāļāļāļāļļāļ āđāļĨāļ°āļāđāļ§āļĒāđāļŦāđāļāļļāļāļāđāļēāļāđāļāļāļāļāļāđāļĨāļāđāļŦāļĢāļ·āļāļāļāļāđāļĨāļāđāđāļāđāļāļļāļāļāļĩāđ
āđāļĨāđāļāļāđāļāļāđāļĨāļ°āļāļāļĄāļāļīāļ§āđāļāļāļĢāđ
āļāļļāļāļāļąāļāļŦāļāļąāļāļŠāļ·āļāđāļŠāļĩāļĒāļāļāļĩāđāļāļ·āđāļāļāļēāļ Google Play āđāļāļĒāđāļāđāđāļ§āđāļāđāļāļĢāļēāļ§āđāđāļāļāļĢāđāđāļāļāļāļĄāļāļīāļ§āđāļāļāļĢāđāđāļāđ
eReader āđāļĨāļ°āļāļļāļāļāļĢāļāđāļāļ·āđāļāđ
āļŦāļēāļāļāđāļāļāļāļēāļĢāļāđāļēāļāļāļāļāļļāļāļāļĢāļāđ e-ink āđāļāđāļ Kobo eReader āļāļļāļāļāļ°āļāđāļāļāļāļēāļ§āļāđāđāļŦāļĨāļāđāļĨāļ°āđāļāļāđāļāļĨāđāđāļāļĒāļąāļāļāļļāļāļāļĢāļāđāļāļāļāļāļļāļ āđāļāļĢāļāļāļģāļāļēāļĄāļ§āļīāļāļĩāļāļēāļĢāļāļĒāđāļēāļāļĨāļ°āđāļāļĩāļĒāļāđāļāļĻāļđāļāļĒāđāļāđāļ§āļĒāđāļŦāļĨāļ·āļāđāļāļ·āđāļāđāļāļāđāļāļĨāđāđāļāļĒāļąāļ eReader āļāļĩāđāļĢāļāļāļĢāļąāļ
