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9789819706877 - Robust Machine Learning: Distributed Methods for Safe AI (Machine Learning: Foundations, Methodologies, and Applications) de Gupta, Nirupam; Guerraoui, Rachid; Pino... (18 resultados)
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ROBUST MACHINE LEARNING DISTRIBUTED METHODS FOR SAFE AI (HB 2024)
Librería: Basi6 International, Irving, TX, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 123,46
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Robust Machine Learning : Distributed Methods for Safe Ai
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 129,32
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Robust Machine Learning : Distributed Methods for Safe Ai
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 127,82
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Robust Machine Learning: Distributed Methods for Safe AI (Machine Learning: Foundations, Methodologies, and Applications)
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 132,41
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Robust Machine Learning : Distributed Methods for Safe Ai
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Robust Machine Learning : Distributed Methods for Safe Ai
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Robust Machine Learning
Idioma: Inglés
Publicado por Springer Verlag, Singapore, SG, 2024
ISBN 10: 9819706874 ISBN 13: 9789819706877
Librería: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 166,79
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Añadir al carritoHardback. Condición: New. 2024 ed.
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Robust Machine Learning: Distributed Methods for Safe AI (Machine Learning: Foundations, Methodologies, and Applications)
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 181,61
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Añadir al carritoCondición: New. 2024th edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Robust Machine Learning : Distributed Methods for Safe AI
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 157,86
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Today, machine learning algorithms are often distributed across multiple machines to leverage more computing power and more data. However, the use of a distributed framework entails a variety of security threats. In particular, some of the machines may misbehave and jeopardize the learning procedure. This could, for example, result from hardware and software bugs, data poisoning or a malicious player controlling a subset of the machines. This book explains in simple terms what it means for a distributed machine learning scheme to be robust to these threats, and how to build provably robust machine learning algorithms.Studying the robustness of machine learning algorithms is a necessity given the ubiquity of these algorithms in both the private and public sectors. Accordingly, over the past few years, we have witnessed a rapid growth in the number of articles published on the robustness of distributed machine learning algorithms. We believe it is time to provide a clear foundation to this emerging and dynamic field. By gathering the existing knowledge and democratizing the concept of robustness, the book provides the basis for a new generation of reliable and safe machine learning schemes. In addition to introducing the problem of robustness in modern machine learning algorithms, the book will equip readers with essential skills for designing distributed learning algorithms with enhanced robustness. Moreover, the book provides a foundation for future research in this area.
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Edición internacionalROBUST MACHINE LEARNING DISTRIBUTED METHODS FOR SAFE AI (HB 2024)
Librería: UK BOOKS STORE, London, LONDO, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 222,86
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Robust Machine Learning: Distributed Methods for Safe Ai
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 219,89
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Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 2 disponibles
Añadir al carritoHardcover. Condición: Brand New. 187 pages. 9.26x6.11x0.50 inches. In Stock.
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Robust Machine Learning
Idioma: Inglés
Publicado por Springer Verlag, Singapore, SG, 2024
ISBN 10: 9819706874 ISBN 13: 9789819706877
Librería: Rarewaves.com UK, London, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 157,46
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Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Añadir al carritoHardback. Condición: New. 2024 ed.
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Robust Machine Learning (eng)
Librería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 118,26
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Robust Machine Learning
Idioma: Inglés
Publicado por Springer Nature Singapore Apr 2024, 2024
ISBN 10: 9819706874 ISBN 13: 9789819706877
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 149,79
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Today, machine learning algorithms are often distributed across multiple machines to leverage more computing power and more data. However, the use of a distributed framework entails a variety of security threats. In particular, some of the machines may misbehave and jeopardize the learning procedure. This could, for example, result from hardware and software bugs, data poisoning or a malicious player controlling a subset of the machines. This book explains in simple terms what it means for a distributed machine learning scheme to be robust to these threats, and how to build provably robust machine learning algorithms.Studying the robustness of machine learning algorithms is a necessity given the ubiquity of these algorithms in both the private and public sectors. Accordingly, over the past few years, we have witnessed a rapid growth in the number of articles published on the robustness of distributed machine learning algorithms. We believe it is time to provide a clear foundation to this emerging and dynamic field. By gathering the existing knowledge and democratizing the concept of robustness, the book provides the basis for a new generation of reliable and safe machine learning schemes. In addition to introducing the problem of robustness in modern machine learning algorithms, the book will equip readers with essential skills for designing distributed learning algorithms with enhanced robustness. Moreover, the book provides a foundation for future research in this area. 188 pp. Englisch.
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Robust Machine Learning
Idioma: Inglés
Publicado por Springer, Berlin|Springer Nature Singapore|Springer, 2024
ISBN 10: 9819706874 ISBN 13: 9789819706877
Librería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 127,40
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Añadir al carritoGebunden. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Today, machine learning algorithms are often distributed across multiple machines to leverage more computing power and more data. However, the use of a distributed framework entails a variety of security threats. In particular, some of the machines may m.
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Robust Machine Learning: Distributed Methods for Safe AI (Machine Learning: Foundations, Methodologies, and Applications)
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 186,32
Envío por EUR 7,50
Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Añadir al carritoCondición: New. Print on Demand.
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Robust Machine Learning
Idioma: Inglés
Publicado por Springer, Springer Apr 2024, 2024
ISBN 10: 9819706874 ISBN 13: 9789819706877
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 149,79
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Today, machine learning algorithms are often distributed across multiple machines to leverage more computing power and more data. However, the use of a distributed framework entails a variety of security threats. In particular, some of the machines may misbehave and jeopardize the learning procedure. This could, for example, result from hardware and software bugs, data poisoning or a malicious player controlling a subset of the machines. This book explains in simple terms what it means for a distributed machine learning scheme to be robust to these threats, and how to build provably robust machine learning algorithms.Studying the robustness of machine learning algorithms is a necessity given the ubiquity of these algorithms in both the private and public sectors. Accordingly, over the past few years, we have witnessed a rapid growth in the number of articles published on the robustness of distributed machine learning algorithms. We believe it is time to provide a clear foundation to this emerging and dynamic field. By gathering the existing knowledge and democratizing the concept of robustness, the book provides the basis for a new generation of reliable and safe machine learning schemes.In addition to introducing the problem of robustness in modern machine learning algorithms, the book will equip readers with essential skills for designing distributed learning algorithms with enhanced robustness. Moreover, the book provides a foundation for future research in this area.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 188 pp. Englisch.
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Robust Machine Learning: Distributed Methods for Safe AI (Machine Learning: Foundations, Methodologies, and Applications)
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 205,48
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