Federated Learning: A Comprehensive Overview of Methods and Applications

Szerző: 
Nyelv: 
english
Kötés: 
Keménykötésű
Oldalak száma: 
534
Federated Learning: A Comprehensive Overview of Methods and Applications presents an in-depth discussion of the most important issues and approaches to federated learning for researchers and practitio ...Teljes leírás
73 184,00 Ft

Részletes információk

További információ
ISBN9783030968953
SzerzőLudwig Heiko
KiadóSpringer Nature
Nyelvenglish
KötésPevná vazba
A kiadás éve2022
Oldalak száma534

Könyv leírása

Federated Learning: A Comprehensive Overview of Methods and Applications presents an in-depth discussion of the most important issues and approaches to federated learning for researchers and practitioners.
Federated Learning (FL) is an approach to machine learning in which the training data are not managed centrally. Data are retained by data parties that participate in the FL process and are not shared with any other entity. This makes FL an increasingly popular solution for machine learning tasks for which bringing data together in a centralized repository is problematic, either for privacy, regulatory or practical reasons.
This book explains recent progress in research and the state-of-the-art development of Federated Learning (FL), from the initial conception of the field to first applications and commercial use. To obtain this broad and deep overview, leading researchers address the different perspectives of federated learning: the core machine learning perspective, privacy and security, distributed systems, and specific application domains. Readers learn about the challenges faced in each of these areas, how they are interconnected, and how they are solved by state-of-the-art methods.
Following an overview on federated learning basics in the introduction, over the following 24 chapters, the reader will dive deeply into various topics. A first part addresses algorithmic questions of solving different machine learning tasks in a federated way, how to train efficiently, at scale, and fairly. Another part focuses on providing clarity on how to select privacy and security solutions in a way that can be tailored to specific use cases, while yet another considers the pragmatics of the systems where the federated learning process will run. The book also covers other important use cases for federated learning such as split learning and vertical federated learning. Finally, the book includes some chapters focusing on applying FL in real-world enterprise settings.

 

  1. velký výběr

    HATALMAS VÁLASZTÉK

    Több mint 4 millió angol nyelvű könyv kitűnő áron.

  2. poštovné zdarma

    INGYENES SZÁLLÍTÁS

    25 500 Ft vagy nagyobb rendelés esetén a szállítás ingyenes

  3. skvělé ceny

    KITŰNŐ ÁRAK

    A könyvek árait igyekszünk a földhöz közel tartani és mindig a kiadó által ajánlott ár alatt.

  4. online podpora

    SZEMÉLYES HOZZÁÁLLÁS

    Számunkra a legfontosabb az Ön elégedettsége. Könyveket árulunk, mert szeretjük őket. Nem transznacionális óriások vagyunk, hanem becsületes cseh cég. Ezenfelül a kitűnő könyveket saját blogunkban véleményezzük.

  5. osobní přístup

    MEGBÍZHATÓ BOLT VAGYUNK A VÁSÁRLÓK ÉRTÉKELÉSE SZERINT

    Megkaptuk a "Megbízható Bolt" címet az arukereso.hu portálon. Az értékeléseket megtekintheti itt