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Herausgeber: 
  • Qiang Yang
  • Matthew E. Taylor
  • Roozbeh Razavi-Far
  • Boyu Wang
  • Federated and Transfer Learning 
     

    (Buch)
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    Übersicht

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    Lieferstatus:   i.d.R. innert 5-10 Tagen versandfertig
    Veröffentlichung:  Oktober 2023  
    Genre:  Naturwissensch., Medizin, Technik 
     
    DeepLearning / DomainAdaptation / DomainConfusion / FederatedLearning / machinelearning / MultitaskLearning / One-shotLearning / Self-taughtLeaning
    ISBN:  9783031117503 
    EAN-Code: 
    9783031117503 
    Verlag:  Springer 
    Einband:  Kartoniert  
    Sprache:  English  
    Dimensionen:  H 235 mm / B 155 mm / D 21 mm 
    Gewicht:  575 gr 
    Seiten:  380 
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    Inhalt:
    This book provides a collection of recent research works on learning from decentralized data, transferring information from one domain to another, and addressing theoretical issues on improving the privacy and incentive factors of federated learning as well as its connection with transfer learning and reinforcement learning. Over the last few years, the machine learning community has become fascinated by federated and transfer learning. Transfer and federated learning have achieved great success and popularity in many different fields of application. The intended audience of this book is students and academics aiming to apply federated and transfer learning to solve different kinds of real-world problems, as well as scientists, researchers, and practitioners in AI industries, autonomous vehicles, and cyber-physical systems who wish to pursue new scientific innovations and update their knowledge on federated and transfer learning and their applications.

      



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