题名:
深入浅出联邦学习   / 王健宗, 李泽远, 何安珣著 ,
ISBN:
978-7-111-67959-2 价格： CNY79.00
语种:
chi
载体形态:
189页 图 24cm
出版发行:
出版地： 北京 出版社： 机械工业出版社 出版日期： 2021.05
内容提要:
全书一共9章, 分为4部分。第一部分 基础 (第1-2章) 主要介绍了联邦学习的概念、由来、发展历史、架构思想、应用场景、优势、规范与标准、社区与生态等基础内容。第二部分 技术 (第3-5章) 详细讲解了联邦学习的工作原理、算法、加密机制、激励机制等核心技术。第三部分 实践与应用 (第6-7章) 主要介绍了联邦学习在智慧金融、智慧医疗、智慧城市、物联网等行业的解决方案。第四部分 拓展 (第8-9章) 概述了联邦学习的布局形态、系统架构、当前面对的挑战等, 并探讨了联邦学习的发展前景与趋势。 
主题词:
机器学习  
中图分类法:
TP181 版次： 5
主要责任者:
王健宗 著
主要责任者:
李泽远 著
主要责任者:
何安珣 著
附注:
华章IT 
责任者附注:
王健宗, 某大型金融集团科技公司联邦学习团队负责人、高级工程师。李泽远, 某大型金融集团科技公司高级人工智能产品经理, 中国计算机学会会员。何安珣, 某头部互联网公司高级产品经理, 中国计算机学会会员。