Federated Learning
Idioma: inglés
Editorial: Springer, Springer Nov 2020, 2020
Serie: Libro 1 de 5 - Lecture Notes in Computer Science, 500
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemaniabuchversandmimpf2000
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -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.'Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 296 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9783030630751
- Título
- Federated Learning
- Autor
- Qiang Yang
- Editorial
- Springer, Springer Nov 2020
- 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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Alternative Streitbeilegung:
Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
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).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
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Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
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