书目详细信息
： 联邦学习
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | 978-7-121-38522-3:CNY89.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 联邦学习/.杨强 ... [等] 著 |
| 出版发行项： | 北京:,电子工业出版社:,2020 |
| 载体形态项： | xvi, 192页:;+彩图:;+24cm |
| 提要文摘： | 本书中，我们将描述联邦学习（亦称联邦机器学习）如何将分布式机器学习、密码学、基于金融规则的激励机制和博弈论结合起来，以解决分散数据的使用问题。我们会介绍不同种类的面向隐私保护的机器学习解决方案以及技术背景，并描述一些典型的实际问题解决案例。我们还会进一步论述联邦学习将成为下一代机器学习的基础，可以满足技术和社会需求并促进面向安全的人工智能的开发和应用。 |
| 并列题名： | = Federated learning |
| 题名主题： | 机器学习 |
| 中图分类： | TP181 |
| 个人名称等同： | 杨强 著 |
| 个人名称等同： | 刘洋 著 |
| 个人名称等同： | 程勇 著 |
| 记录来源： | CN SDL 20210525 |