9781800564671 - privacy-preserving machine learning: a use-case-driven approach to building and protecting ml pipelines from privacy and security threats de srinivasa rao aravilli (18 resultados)
- Tapa blanda
Librería: ThriftBooks-Atlanta, AUSTELL, GA, Estados Unidos de AmericaThriftBooks-Atlanta
Contactar con el vendedorVendedor de 5 estrellasCondición: Usado - Como Nuevo
EUR 34,60
Gastos de envío gratisSe envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Paperback. Condición: As New. No Jacket. Pages are clean and are not marred by notes or folds of any kind. ~ ThriftBooks: Read More, Spend Less.
- Tapa blanda
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de AmericaGreatBookPrices
Contactar con el vendedorVendedor de 5 estrellasCondición: Nuevo
EUR 42,74
Envío por EUR 2,26Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Condición: New.
- Tapa blanda
Librería: BargainBookStores, Grand Rapids, MI, Estados Unidos de AmericaBargainBookStores
Contactar con el vendedorVendedor de 5 estrellasCondición: Nuevo
EUR 45,08
Gastos de envío gratisSe envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 5 disponibles
Paperback or Softback. Condición: New. Privacy-Preserving Machine Learning: A use-case-driven approach to building and protecting ML pipelines from privacy and security threats. Book.
- Tapa blanda
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de AmericaCalifornia Books
Contactar con el vendedorVendedor de 4 estrellasCondición: Nuevo
EUR 45,85
Gastos de envío gratisSe envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Condición: New.
- Tapa blanda
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de AmericaGreatBookPrices
Contactar con el vendedorVendedor de 5 estrellasCondición: Usado - Como Nuevo
EUR 46,40
Envío por EUR 2,26Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Condición: As New. Unread book in perfect condition.
- Tapa blanda
Librería: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Reino UnidoRarewaves.com USA
Contactar con el vendedorVendedor de 5 estrellasCondición: Nuevo
EUR 57,46
Gastos de envío gratisSe envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Paperback. Condición: New. This book helps software engineers, data scientists, ML and AI engineers, and research and development teams to learn and implement privacy-preserving machine learning as well as protect companies against privacy breaches.
- Tapa blanda
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino UnidoRia Christie Collections
Contactar con el vendedorVendedor de 5 estrellasCondición: Nuevo
EUR 50,06
Envío por EUR 14,00Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Condición: New. In.
- Tapa blanda
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino UnidoGreatBookPricesUK
Contactar con el vendedorVendedor de 5 estrellasCondición: Usado - Como Nuevo
EUR 48,01
Envío por EUR 17,53Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Condición: As New. Unread book in perfect condition.
- Tapa blanda
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino UnidoGreatBookPricesUK
Contactar con el vendedorVendedor de 5 estrellasCondición: Nuevo
EUR 50,05
Envío por EUR 17,53Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Condición: New.
- Tapa blanda
Librería: Rarewaves.com UK, London, Reino UnidoRarewaves.com UK
Contactar con el vendedorVendedor de 5 estrellasCondición: Nuevo
EUR 53,74
Envío por EUR 75,97Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Paperback. Condición: New. This book helps software engineers, data scientists, ML and AI engineers, and research and development teams to learn and implement privacy-preserving machine learning as well as protect companies against privacy breaches.
- Tapa blanda
- Impresión bajo demanda
Librería: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Reino UnidoPBShop.store UK
Contactar con el vendedorVendedor de 5 estrellasCondición: Nuevo
EUR 50,54
Envío por EUR 3,85Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
PAP. Condición: New. New Book. Delivered from our UK warehouse in 4 to 14 business days. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000.
- Tapa blanda
- Impresión bajo demanda
Librería: PBShop.store US, Wood Dale, IL, Estados Unidos de AmericaPBShop.store US
Contactar con el vendedorVendedor de 5 estrellasCondición: Nuevo
EUR 54,34
Gastos de envío gratisSe envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
PAP. Condición: New. New Book. Shipped from UK. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000.
- Tapa blanda
- Impresión bajo demanda
Librería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino UnidoTHE SAINT BOOKSTORE
Contactar con el vendedorVendedor de 5 estrellasCondición: Nuevo
EUR 55,04
Envío por EUR 13,73Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Paperback / softback. Condición: New. This item is printed on demand. New copy - Usually dispatched within 5-9 working days.
- Tapa blanda
- Impresión bajo demanda
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino UnidoMajestic Books
Contactar con el vendedorVendedor de 4 estrellasCondición: Nuevo
EUR 70,47
Envío por EUR 7,60Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Condición: New. Print on Demand.
- Tapa blanda
- Impresión bajo demanda
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de AmericaBooks Puddle
Contactar con el vendedorVendedor de 4 estrellasCondición: Nuevo
EUR 76,51
Envío por EUR 3,42Se envía dentro de Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Condición: New. Print on Demand.
- Tapa blanda
- Impresión bajo demanda
Librería: Biblios, frankfurt am main, HESSE, AlemaniaBiblios
Contactar con el vendedorVendedor de 4 estrellasCondición: Nuevo
EUR 71,56
Envío por EUR 9,95Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Condición: New. PRINT ON DEMAND.
Más imágenes- Tapa blanda
- Impresión bajo demanda
Librería: preigu, Osnabrück, Alemaniapreigu
Contactar con el vendedorVendedor de 5 estrellasCondición: Nuevo
EUR 60,15
Envío por EUR 70,00Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 5 disponibles
Taschenbuch. Condición: Neu. Privacy-Preserving Machine Learning | A use-case-driven approach to building and protecting ML pipelines from privacy and security threats | Srinivasa Rao Aravilli | Taschenbuch | Englisch | 2024 | Packt Publishing | EAN 9781800564671 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36…244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu Print on Demand.
- Tapa blanda
- Impresión bajo demanda
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AlemaniaAHA-BUCH GmbH
Contactar con el vendedorVendedor de 5 estrellasCondición: Nuevo
EUR 70,55
Envío por EUR 63,74Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 1 disponibles
Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Gain hands-on experience in data privacy and privacy-preserving machine learning with open-source ML frameworks, while exploring techniques and algorithms to protect sensitive data from privacy breachesKey Features: Understand machine le…arning privacy risks and employ machine learning algorithms to safeguard data against breaches Develop and deploy privacy-preserving ML pipelines using open-source frameworks Gain insights into confidential computing and its role in countering memory-based data attacks Purchase of the print or Kindle book includes a free PDF Elektronisches BuchBook Description: In an era of evolving privacy regulations, compliance is mandatory for every enterprise Machine learning engineers face the dual challenge of analyzing vast amounts of data for insights while protecting sensitive information This book addresses the complexities arising from large data volumes and the scarcity of in-depth privacy-preserving machine learning expertise, and covers a comprehensive range of topics from data privacy and machine learning privacy threats to real-world privacy-preserving cases As you progress, you'll be guided through developing anti-money laundering solutions using federated learning and differential privacy Dedicated sections will explore data in-memory attacks and strategies for safeguarding data and ML models You'll also explore the imperative nature of confidential computation and privacy-preserving machine learning benchmarks, as well as frontier research in the field Upon completion, you'll possess a thorough understanding of privacy-preserving machine learning, equipping them to effectively shield data from real-world threats and attacksWhat You Will Learn: Study data privacy, threats, and attacks across different machine learning phases Explore Uber and Apple cases for applying differential privacy and enhancing data security Discover IID and non-IID data sets as well as data categories Use open-source tools for federated learning (FL) and explore FL algorithms and benchmarks Understand secure multiparty computation with PSI for large data Get up to speed with confidential computation and find out how it helps data in memory attacksWho this book is for: This comprehensive guide is for data scientists, machine learning engineers, and privacy engineers Prerequisites include a working knowledge of mathematics and basic familiarity with at least one ML framework (TensorFlow, PyTorch, or scikit-learn) Practical examples will help you elevate your expertise in privacy-preserving machine learning techniquesTable of Contents Introduction to Data Privacy, Privacy threats and breaches Machine Learning Phases and privacy threats/attacks in each phase Overview of Privacy Preserving Data Analysis and Introduction to Differential Privacy Differential Privacy Algorithms, Pros and Cons Developing Applications with Different Privacy using open source frameworks Need for Federated Learning and implementing Federated Learning using open source frameworks Federated Learning benchmarks, startups and next opportunity Homomorphic Encryption and Secure Multiparty Computation Confidential computing - what, why and current state Privacy Preserving in Large Language Models.
