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题名/责任者:

联邦学习/(美) 海科·路德维希, (美) 娜塔莉·巴拉卡尔多著 刘璐, 张玉君译

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2025

ISBN及定价:

978-7-302-67943-1/CNY128.00

载体形态项:

12, 474页;24cm

统一题名:

Federated learning

个人责任者:

路德维希 (Ludwig, Heiko) 著

个人责任者:

巴拉卡尔多 (Baracaldo, Nathalie) 著

个人次要责任者:

刘璐 译

个人次要责任者:

张玉君 译

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

版本附注:

德国施普林格公司授权出版

出版发行附注:

限中国大陆发行

相关题名附注:

版权页英文题名：Federated learning

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

本书阐述了联邦学习的最新研究进展和最先进的发展成果，包括从最初构想到首次应用和商业化使用。为了了解这个领域，研究人员从不同的角度探讨了联邦学习：机器学习、隐私和安全、分布式系统以及具体应用领域。读者将从这些角度了解联邦学习所面临的挑战、它们之间的相互关系，以及解决这些挑战的前沿方法。

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