Artificial Intelligence Using Federated Learning

Langue : anglais

Edité par Taylor and Francis Ltd, GB, 2024

103277164X / 9781032771649

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Federated machine learning is a novel approach to combining distributed machine learning, cryptography, security, and incentive mechanism design. It allows organizations to keep sensitive and private data on users or customers decentralized and secure, helping them comply with stringent data protection regulations like GDPR and CCPA.Artificial Intelligence Using Federated Learning: Fundamentals, Challenges, and Applications enables training AI models on a large number of decentralized devices or servers, making it a scalable and efficient solution. It also allows organizations to create more versatile AI models by training them on data from diverse sources or domains. This approach can unlock innovative use cases in fields like healthcare, finance, and IoT, where data privacy is paramount.The book is designed for researchers working in Intelligent Federated Learning and its related applications, as well as technology development, and is also of interest to academicians, data scientists, industrial professionals, researchers, and students.

N° de réf. du vendeur LU-9781032771649

Titre
Artificial Intelligence Using Federated Learning
Auteur
Ahmed A Elngar
Éditeur
Taylor and Francis Ltd, GB
Année de publication
2024
État de l'article
New
Reliure
Hardback
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
103277164X
ISBN à 13 chiffres
9781032771649
Poids de l'article
580 grammes

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