Federated Learning Systems

Lingua: inglese

Editore: Springer, Springer Apr 2025, 2025

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book dives deep into both industry implementations and cutting-edge research driving the Federated Learning (FL) landscape forward. FL enables decentralized model training, preserves data privacy, and enhances security without relying on centralized datasets. Industry pioneers like NVIDIA have spearheaded the development of general-purpose FL platforms, revolutionizing how companies harness distributed data. Alternately, for medical AI, FL platforms, such as FedBioMed, enable collaborative model development across healthcare institutions to unlock massive value.Research advances in PETs highlight ongoing efforts to ensure that FL is robust, secure, and scalable. Looking ahead, federated learning could transform public health by enabling global collaboration on disease prevention while safeguarding individual privacy. From recommendation systems to cybersecurity applications, FL is poised to reshape multiple domains, driving a future where collaboration and privacy coexist seamlessly.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 184 pp. Englisch. …

Codice articolo 9783031788406

Titolo
Federated Learning Systems
Autore
Muhammad Habib Ur Rehman
Editore
Springer, Springer Apr 2025
Anno di pubblicazione
2025
Condizione
Neu
Rilegatura
Buch
Lingua
inglese
ISBN 10
3031788400
ISBN 13
9783031788406
Peso dell'articolo
446 grammi
Dimensioni
241x160x16 mm

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Emtmannsberg, BAYE, Germania

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