Robust machine learning distributed de gupta nirupam (13 resultados)
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Librería: Books From California, Simi Valley, CA, Estados Unidos de AmericaBooks From California
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EUR 119,76
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hardcover. Condición: Very Good. Cover and edges may have some wear.
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Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de AmericaGreatBookPrices
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Condición: New.
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Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino UnidoGreatBookPricesUK
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Condición: New.
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Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino UnidoRia Christie Collections
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Condición: New. In.
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Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de AmericaGreatBookPrices
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EUR 149,68
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Condición: As New. Unread book in perfect condition.
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Librería: StainesBook, Weybridge, SURRE, Reino UnidoStainesBook
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Condición: New. A brand new book in pristine condition. Showing zero signs of shelf wear, creases, or damage.
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Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino UnidoGreatBookPricesUK
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Envío por EUR 17,54Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: Más de 20 disponibles
Condición: As New. Unread book in perfect condition.
- Tapa dura
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de AmericaBooks Puddle
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Condición: New. 2024th edition NO-PA16APR2015-KAP.
- Tapa blanda
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AlemaniaAHA-BUCH GmbH
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Taschenbuch. 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.
- Tapa dura
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino UnidoRevaluation Books
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Envío por EUR 11,69Se envía de Reino Unido a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 2 disponibles
Hardcover. Condición: Brand New. 187 pages. 9.26x6.11x0.50 inches. In Stock.
- Tapa dura
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Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino UnidoMajestic Books
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Condición: New. Print on Demand.
- Tapa blanda
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Librería: Biblios, frankfurt am main, HESSE, AlemaniaBiblios
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Condición: New. PRINT ON DEMAND pp. 187.
- Tapa dura
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Librería: Biblios, frankfurt am main, HESSE, AlemaniaBiblios
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EUR 208,81
Envío por EUR 9,95Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 4 disponibles
Condición: New. PRINT ON DEMAND.
