Învățare federată pentru aplicații Iot

Titlul original:

Federated Learning for Iot Applications

Conținutul cărții:

Această carte prezintă modul în care învățarea federată ajută la înțelegerea și învățarea din activitatea utilizatorilor în aplicațiile Internet of Things (IoT), protejând în același timp confidențialitatea utilizatorilor. Autorii arată mai întâi modul în care învățarea federată oferă o modalitate unică de a construi modele personalizate folosind date fără a încălca confidențialitatea utilizatorilor.

Autorii oferă apoi un studiu cuprinzător al cercetărilor de ultimă oră privind învățarea federată, oferind cititorului o imagine de ansamblu a domeniului. Cartea investighează, de asemenea, modul în care un cadru personalizat de învățare federată este necesar în arhitectura cloud-edge, precum și în arhitectura wireless-edge pentru aplicații IoT inteligente. Pentru a face față problemelor de eterogenitate în mediile IoT, cartea investighează metodele emergente de învățare federată personalizată care sunt capabile să atenueze efectele negative cauzate de eterogenitate în diferite aspecte.

Cartea oferă studii de caz de recunoaștere a activității umane bazate pe IoT pentru a demonstra eficacitatea învățării federative personalizate pentru aplicații IoT inteligente, precum și mai multe instrumente de proiectare a controlerului și de analiză a sistemului, inclusiv controlul predictiv al modelului, inegalitățile matricei liniare, controlul optim etc. Acest cadru unic și complet de co-proiectare va fi benefic pentru cercetători, studenți absolvenți și ingineri în domeniile teoriei controlului și ingineriei.