Federated Deep Learning for Healthcare : A Practical Guide with Challenges and Opportunities

Langue : anglais

Edité par Taylor & Francis Ltd (Sales) Jul 2026, 2026

1032694866 / 9781032694863

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Neuware - This book provides a practical guide to federated deep learning for healthcare including fundamental concepts, framework, and the applications comprising domain adaptation, model distillation, and transfer learning. It covers concerns in model fairness, data bias, regulatory compliance, and ethical dilemmas. It investigates several privacy-preserving methods such as homomorphic encryption, secure multi-party computation, and differential privacy. It will enable readers to build and implement federated learning systems that safeguard private medical information.Features: - Offers a thorough introduction of federated deep learning methods designed exclusively for medical applications. - Investigates privacy-preserving methods with emphasis on data security and privacy. - Discusses healthcare scaling and resource efficiency considerations. - Examines methods for sharing information among various healthcare organizations while retaining model performance. This book is aimed at graduate students and researchers in federated learning, data science, AI/machine learning, and healthcare.…

N° de réf. du vendeur 9781032694863

Titre
Federated Deep Learning for Healthcare : A Practical Guide with Challenges and Opportunities
Auteur
MD Mehedi Hassan
Éditeur
Taylor & Francis Ltd (Sales) Jul 2026
Année de publication
2026
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
1032694866
ISBN à 13 chiffres
9781032694863
Poids de l'article
381 grammes
Dimensions
234x156x14 mm

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