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题名/责任者:

联邦学习/杨强[等]著

出版发行项:

北京:电子工业出版社,2020

ISBN及定价:

978-7-121-38522-3/CNY89.00

载体形态项:

xvi, 192页:彩图;24cm

并列正题名:

Federated learning

个人责任者:

杨强 著

个人责任者:

刘洋 著

个人责任者:

程勇 著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

题名责任附注:

题名页题其余责任者: 刘洋, 程勇, 康焱, 陈天健, 于涵

书目附注:

有书目 (第161-192页)

提要文摘附注:

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。

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