Învățarea federată: Confidențialitate și stimulente

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 2 voturi.

Titlul original:

Federated Learning: Privacy and Incentive

Conținutul cărții:

Această carte oferă o introducere cuprinzătoare și de sine stătătoare în învățarea federată, de la cunoștințe și teorii de bază la diverse aplicații-cheie.

Problemele legate de confidențialitate și stimulente sunt în centrul acestei cărți. Ea este oportună, deoarece învățarea federată devine populară după publicarea Regulamentului general privind protecția datelor (GDPR). Deoarece învățarea federată urmărește să permită unui model de mașină să fie instruit colaborativ fără ca fiecare parte să expună date private altora. Această setare aderă la cerințele de reglementare privind protecția confidențialității datelor, cum ar fi GDPR.

Această carte conține trei părți principale. În primul rând, sunt prezentate diferite metode de păstrare a confidențialității pentru protejarea unui model de învățare federat împotriva diferitelor tipuri de atacuri, cum ar fi scurgerea de date și/sau otrăvirea datelor. În al doilea rând, cartea prezintă mecanisme de stimulare care vizează încurajarea persoanelor să participe la ecosistemele de învățare federată. Nu în ultimul rând, această carte descrie, de asemenea, modul în care învățarea federată poate fi aplicată în industrie și afaceri pentru a aborda problemele legate de silozul de date și de păstrarea confidențialității. Cartea se adresează cititorilor atât din mediul academic, cât și din industrie, care doresc să învețe despre învățarea federată, să practice implementarea acesteia și să o aplice în propria afacere. Se așteaptă ca cititorii să aibă unele cunoștințe de bază de algebră liniară, calcul și rețele neuronale. În plus, ar fi utile cunoștințe de domeniu în FinTech și marketing.".