Artificial Intelligence Using Federated Learning

Lingua: inglese

Editore: 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.

Codice articolo LU-9781032771649

Titolo
Artificial Intelligence Using Federated Learning
Autore
Ahmed A Elngar
Editore
Taylor and Francis Ltd, GB
Anno di pubblicazione
2024
Condizione
New
Rilegatura
Hardback
Lingua
inglese
ISBN 10
103277164X
ISBN 13
9781032771649
Peso dell'articolo
580 grammi

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