Federated Learning : Privacy and Incentive
Idioma: inglés
Editorial: Springer, 2020
Serie: Libro 1 de 5 - Lecture Notes in Computer Science, 500
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AlemaniaAHA-BUCH GmbH
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book provides a comprehensive and self-contained introduction to federated learning, ranging from the basic knowledge and theories to various key applications. Privacy and incentive issues are the focus of this book. It is timely as federated learning is becoming popular after the release of the General Data Protection Regulation (GDPR). Since federated learning aims to enable a machine model to be collaboratively trained without each party exposing private data to others. This setting adheres to regulatory requirements of data privacy protection such as GDPR.This book contains three main parts. Firstly, it introduces different privacy-preserving methods for protecting a federated learning model against different types of attacks such as data leakage and/or data poisoning. Secondly, the book presents incentive mechanisms which aim to encourage individuals to participate in the federated learning ecosystems. Last but not least, this book also describes how federated learning can be applied in industry and business to address data silo and privacy-preserving problems. The book is intended for readers from both the academia and the industry, who would like to learn about federated learning, practice its implementation, and apply it in their own business. Readers are expected to have some basic understanding of linear algebra, calculus, andneural network. Additionally, domain knowledge in FinTech and marketing would be helpful.'. …
N° de ref. del artículo 9783030630751
- Título
- Federated Learning : Privacy and Incentive
- Autor
- Lixin Fan
- Editorial
- Springer
- Año de publicación
- 2020
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3030630757
- ISBN 13
- 9783030630751
- Peso del artículo
- 452 gramos
- Dimensiones
- 235x155x17 mm
- Serie
- Libro 1 de 5: Lecture Notes in Computer Science, 500
This book provides a comprehensive and self-contained introduction to federated learning, ranging from the basic knowledge and theories to various key applications.
Privacy and incentive issues are the focus of this book. It is timely as federated learning is becoming popular after the release of the General Data Protection Regulation (GDPR). Since federated learning aims to enable a machine model to be collaboratively trained without each party exposing private data to others. This setting adheres to regulatory requirements of data privacy protection such as GDPR.
This book contains three main parts. Firstly, it introduces different privacy-preserving methods for protecting a federated learning model against different types of attacks such as data leakage and/or data poisoning. Secondly, the book presents incentive mechanisms which aim to encourage individuals to participate in the federated learning ecosystems. Last but not least, this book also describes how federated learning can be applied in industry and business to address data silo and privacy-preserving problems. The book is intended for readers from both the academia and the industry, who would like to learn about federated learning, practice its implementation, and apply it in their own business. Readers are expected to have some basic understanding of linear algebra, calculus, and neural network. Additionally, domain knowledge in FinTech and marketing would be helpful.”
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De la contraportada
This book contains three main parts. First, it introduces different privacy-preserving methods for protecting a Federated Learning model against different types of attacks such as Data Leakage and/or Data Poisoning. Second, the book presents incentive mechanisms which aim to encourage individuals to participate in the Federated Learning ecosystems. Last but not the least, this book also describeshow Federated Learning can be applied in industry and business to address data silo and privacy-preserving problems. The book is intended for readers from both academia and industries, who would like to learn federated learning from scratch, practice its implementation, and apply it in their own business.
Readers are expected to have some basic understanding of linear algebra, calculus, and neural network. Additionally, domain knowledge in FinTech and marketing are preferred.
“Acerca de” puede pertenecer a otra edición de este título.
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Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
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