Federated Learning

Federated LearningНажми для увеличения фото

Рекомендательный сервис

  • Общий рейтинг 4.99
  • Рейтинг покупателей 3.91
  • Рейтинг экспертов 4.49
  • Качество материалов 4.94
  • Надежность 4.99
  • Простота в использовании 4.44
  • Ремонтопригодность 4.84
  • Эффективность выполнения своих функций 4.89
  • Коэффициент удивления "Вау!" 4.99
  • Безопасность для пользователя4.19
  • Внешний вид 4.44
  • Удобство в уходе и чистке 4.48
  • Экологическая безопасность 4.43
  • Гарантия на товар 4.44
  • Соответствие стандартам качества 4.94
  • Инновационные технологии 4.41
  • Хит продаж 4.99
  • Скорость морального устаревания 4.98
  • Энергоэффективность 4.84
  • Универсальность использования 4.90
  • Наличие дополнительных функций 4.43
  • Соотношение цена-качество 3.44
  • Практичность и удобство хранения 4.99
  • Стабильность работы в различных условиях 4.31
  • Возможность персонализации 4.00
  • Ликвидность 4.89
  • Индекс рекомендаций 3.44
How is it possible to allow multiple data owners to collaboratively train and use a shared prediction model while keeping all the local training data private? Traditional machine learning approaches need to combine all data at one location, typically a data center, which may very well violate the laws on user privacy and data confidentiality. Today, many parts of the world demand that technology companies treat user data carefully according to user-privacy laws. The European Union's General Data Protection Regulation (GDPR) is a prime example. In this book, we describe how federated machine learning addresses this problem with novel solutions combining distributed machine learning, cryptography and security, and incentive mechanism design based on economic principles and game theory. We explain different types of privacy-preserving machine learning solutions and their technological backgrounds, and highlight some representative practical use cases. We show how federated learning can become the foundation of next-generation machine learning that caters to technological and societal needs for responsible AI development and application.
Информация о характеристиках, комплекте поставки, стране изготовления, внешнем виде и цвете товара носит справочный характер и взятая из открытых источников.
Federated Learning продается в интернет-магазине ЛитРес
Эксперт: Аркадий И., E-commerce аналитик
Дата рецензии: 4 января 2026 года
Рекомендация к покупке нейтральная

Доставка покупки

    • В электронном виде;
    • Читать онлайн;
    • Скачать на компьютер или мобильные устройства.

Оплата заказа

    • Банковской картой;
    • электронными деньгами Яндекс-Деньги; WebMoney, Qiwi Кошелек, PayPal;
    • Наличными через терминалы;
    • Банковским переводом.
  • Наименование: ООО «ЛитРес»
  • ИНН: 7719571260

Часто задаваемые вопросы

Проверьте наличие на Маркете.
Оплатить покупку возможно банковскими картами, банковским переводом, наличными при получении. Перечень всех способов оплаты доступен при оформлении заказа.
Да, в соответствии с законом «О защите прав потребителей» вы можете вернуть товар надлежащего качества в течение 14 дней с момента покупки, если он не был в употреблении, сохранены упаковка, ярлыки и товарный вид, и при этом не входит в перечень товаров, не подлежащих возврату или обмену (утверждённый Постановлением Правительства РФ №55).
На большинство товаров предоставляется гарантия от производителя. Срок гарантии указан в описании товара.

Рекомендуем аналогичные товары

Дополнительно из категории