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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,2020.04

ISBN及定价:

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

载体形态项:

16,192页:图，照片;24cm

并列正题名:

Federated learning

个人责任者:

杨强 著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

题名责任附注:

著者还有：刘洋、程勇、康焱、陈天健、于涵

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)是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此类数据使用问题的。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安全的人工智能的开发和应用。

使用对象附注:

人工智能学习人员

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