Artificial Intelligence Using Federated Learning (Paperback)

Langue : anglais

Edité par Taylor & Francis Ltd, London, 2026

1032772468 / 9781032772462

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Paperback. 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. 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. This item is printed on demand. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.

N° de réf. du vendeur 9781032772462

Titre
Artificial Intelligence Using Federated Learning (Paperback)
Auteur
Ahmed A. Elngar
Éditeur
Taylor & Francis Ltd, London
Année de publication
2026
État de l'article
new
Reliure
Paperback
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
1032772468
ISBN à 13 chiffres
9781032772462

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