Federated Learning Systems

Idioma: inglés

Editorial: Springer Apr 2026, 2026

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book dives deep into both industry implementations and cutting-edge research driving theFederated 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. 184 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9783031788437

Título
Federated Learning Systems
Autor
Muhammad Habib Ur Rehman
Editorial
Springer Apr 2026
Año de publicación
2026
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
3031788435
ISBN 13
9783031788437
Peso del artículo
289 gramos
Dimensiones
235x155x11 mm

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