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9783031004575 - Federated Learning (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning) de Yang, Qiang; Liu, Yang; Cheng, Yong; Kang, Yan; Chen, Tianjian; Yu, Han (17 resultados)
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Federated Learning
Libro 13 de 14: Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine LearningLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Federated Learning
Libro 13 de 14: Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine LearningLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Federated Learning (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning)
Libro 13 de 14: Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine LearningLibrería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Federated Learning
Libro 13 de 14: Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine LearningLibrería: Chiron Media, Wallingford, Reino Unido
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Federated Learning
Libro 13 de 14: Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine LearningLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Federated Learning (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning)
Libro 13 de 14: Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine LearningLibrería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Federated Learning
Libro 13 de 14: Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine LearningLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Federated Learning
Libro 13 de 14: Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine LearningLibrería: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irlanda
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EUR 85,03
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Federated Learning
Libro 13 de 14: Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine LearningLibrería: Kennys Bookstore, Olney, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Federated Learning
Libro 13 de 14: Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine LearningIdioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing, 2019
ISBN 10: 3031004574 ISBN 13: 9783031004575
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - How is it possible to allow multiple data owners to collaboratively train and use a shared prediction model while keeping all the local training data private Traditional machine learning approaches need to combine all data at one location, typically a data center, which may very well violate the laws on user privacy and data confidentiality. Today, many parts of the world demand that technology companies treat user data carefully according to user-privacy laws. The European Union's General Data Protection Regulation (GDPR) is a prime example. In this book, we describe how federated machine learning addresses this problem with novel solutions combining distributed machine learning, cryptography and security, and incentive mechanism design based on economic principles and game theory. We explain different types of privacy-preserving machine learning solutions and their technological backgrounds, and highlight some representative practical use cases. We show how federated learning can become the foundation of next-generation machine learning that caters to technological and societal needs for responsible AI development and application.
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Federated Learning
Libro 13 de 14: Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine LearningLibrería: preigu, Osnabrück, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Federated Learning | Qiang Yang (u. a.) | Taschenbuch | Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning | xvii | Englisch | 2019 | Springer | EAN 9783031004575 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Federated Learning (eng)
Libro 13 de 14: Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine LearningLibrería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
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Federated Learning
Libro 13 de 14: Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine LearningIdioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing Dez 2019, 2019
ISBN 10: 3031004574 ISBN 13: 9783031004575
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -How is it possible to allow multiple data owners to collaboratively train and use a shared prediction model while keeping all the local training data private Traditional machine learning approaches need to combine all data at one location, typically a data center, which may very well violate the laws on user privacy and data confidentiality. Today, many parts of the world demand that technology companies treat user data carefully according to user-privacy laws. The European Union's General Data Protection Regulation (GDPR) is a prime example. In this book, we describe how federated machine learning addresses this problem with novel solutions combining distributed machine learning, cryptography and security, and incentive mechanism design based on economic principles and game theory. We explain different types of privacy-preserving machine learning solutions and their technological backgrounds, and highlight some representative practical use cases. We show how federated learning can become the foundation of next-generation machine learning that caters to technological and societal needs for responsible AI development and application. 208 pp. Englisch.
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Federated Learning (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning)
Libro 13 de 14: Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine LearningLibrería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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Federated Learning (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning)
Libro 13 de 14: Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine LearningLibrería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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Federated Learning
Libro 13 de 14: Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine LearningIdioma: Inglés
Publicado por Springer, Berlin|Springer International Publishing|Morgan & Claypool|Springer, 2019
ISBN 10: 3031004574 ISBN 13: 9783031004575
Librería: moluna, Greven, Alemania
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Añadir al carritoCondición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. How is it possible to allow multiple data owners to collaboratively train and use a shared prediction model while keeping all the local training data private?Traditional machine learning approaches need to combine all data at one location, .
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Federated Learning
Libro 13 de 14: Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine LearningIdioma: Inglés
Publicado por Springer, Springer Dez 2019, 2019
ISBN 10: 3031004574 ISBN 13: 9783031004575
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -How is it possible to allow multiple data owners to collaboratively train and use a shared prediction model while keeping all the local training data private Traditional machine learning approaches need to combine all data at one location, typically a data center, which may very well violate the laws on user privacy and data confidentiality. Today, many parts of the world demand that technology companies treat user data carefully according to user-privacy laws. The European Union's General Data Protection Regulation (GDPR) is a prime example. In this book, we describe how federated machine learning addresses this problem with novel solutions combining distributed machine learning, cryptography and security, and incentive mechanism design based on economic principles and game theory. We explain different types of privacy-preserving machine learning solutions and their technological backgrounds, and highlight some representative practical use cases. We show how federated learning can become the foundation of next-generation machine learning that caters to technological and societal needs for responsible AI development and application.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 208 pp. Englisch.
