9783031004575 - federated learning (synthesis lectures on artificial intelligence and machine learning) de yang, qiang; liu, yang; cheng, yong; kang, yan; chen, tianjian; yu, han (18 resultados)
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2019
Serie: Libro 13 de 14 - Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning
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Editorial: Springer, 2019
Serie: Libro 13 de 14 - Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning
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Federated Learning (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning)
Yang, Qiang; Liu, Yang; Cheng, Yong; Kang, Yan; Chen, Tianjian; Yu, Han
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2019
Serie: Libro 13 de 14 - Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer 2019-12, 2019
Serie: Libro 13 de 14 - Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2019
Serie: Libro 13 de 14 - Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning
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Federated Learning (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning)
Yang, Qiang; Liu, Yang; Cheng, Yong; Kang, Yan; Chen, Tianjian; Yu, Han
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2019
Serie: Libro 13 de 14 - Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2019
Serie: Libro 13 de 14 - Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning
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Editorial: Springer, 2019
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2019
Serie: Libro 13 de 14 - Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning
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Editorial: Springer International Publishing, 2019
Serie: Libro 13 de 14 - Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning
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Taschenbuch. 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, typicall…y 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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Editorial: Springer, 2019
Serie: Libro 13 de 14 - Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning
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Taschenbuch. 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]sp…ringer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Editorial: Springer, 2019
Serie: Libro 13 de 14 - Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2019
Serie: Libro 13 de 14 - Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning
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Editorial: Springer International Publishing Dez 2019, 2019
Serie: Libro 13 de 14 - Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning
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Taschenbuch. 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 lo…cation, 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.
Federated Learning (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning)
Yang, Qiang; Liu, Yang; Cheng, Yong; Kang, Yan; Chen, Tianjian; Yu, Han
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Editorial: Springer, 2019
Serie: Libro 13 de 14 - Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning
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Federated Learning (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning)
Yang, Qiang; Liu, Yang; Cheng, Yong; Kang, Yan; Chen, Tianjian; Yu, Han
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Editorial: Springer, 2019
Serie: Libro 13 de 14 - Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning
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Editorial: Springer, Berlin|Springer International Publishing|Morgan & Claypool|Springer, 2019
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Editorial: Springer, Springer Dez 2019, 2019
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Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemaniabuchversandmimpf2000
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Taschenbuch. 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 locati…on, 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.
