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Artificial Intelligence Using Federated Learning: Fundamentals, Challenges, and Applications - Intelligent Manufacturing and Industrial Engineering
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Artificial Intelligence Using Federated Learning: Fundamentals, Challenges, and Applications - Intelligent Manufacturing and Industrial Engineering
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.
344 pages, 37 Tables, black and white; 84 Line drawings, black and white; 9 Halftones, black and whi
| メディア | 書籍 Hardcover Book (ハードカバー付きの本) |
| リリース済み | 2024年12月30日 |
| ISBN13 | 9781032771649 |
| 出版社 | Taylor & Francis Ltd |
| ページ数 | 294 |
| 寸法 | 150 × 220 × 20 mm · 580 g |
| 言語 | 英語 |
| 編集者 | Balas, Valentina E. (Aurel Vlaicu University of Arad and Romanian Academy of Scientists, Romania) |
| 編集者 | Elngar, Ahmed A (Beni-Suef Uni.) |
| 編集者 | Oliva, Diego (University de Guadalajara, Mexico) |
