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联邦学习实战
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联邦学习实战
:杨强 ...
作者：
杨强 ...
出版社：
电子工业出版社
出版时间：
2021
ISBN：
978-7-121-40792-5
索书号：
TP181/83
分类号：
TP181
页数：
xv, 323页
价格：
119.00
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本书以实战为主 (包括对应用案例的深入讲解和代码分析), 兼顾对理论知识的系统总结。全书由五部分共19章构成。第一部分简要介绍了联邦学习的理论知识点 ; 第二部分介绍如何使用Python和FATE进行简单的联邦学习建模 ; 第三部分是联邦学习的案例分析, 筛选了经典案例进行讲解, 部分案例用Python代码实现, 部分案例采用FATE实现 ; 第四部分主要介绍和联邦学习相关的高级知识点, 包括联邦学习的架构和训练的加速方法等 ; 第五部分是回顾与展望。
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联邦学习原理与PySyft实战
:高志强
作者：
高志强
出版社：
中国铁道出版社有限公司
出版时间：
2023
ISBN：
978-7-113-29517-2
索书号：
TP181/193
分类号：
TP181
页数：
229页
价格：
89.00
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鉴于小数据和“数据孤岛”成为制约人工智能技术发展的关键挑战性问题。本书全方位讲解人工智能领域的联邦学习原理, 翔实阐述在平衡智能学习和信息安全的前提下, 如何通过加密机制进行模型参数交换, 安全地进行人工智能模型训练, 所建立的虚拟共享智能模型与直接聚合所有数据获得的最优模型性能相近。除此之外, 本书致力于全流程介绍联邦学习实践工具, 帮助读者搭建完整的框架平台以及它们之间的应用关系, 推动人工智能技术转化应用落地 ; 最后本书通过7个实践案例全维度展现联邦学习实战。
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联邦学习技术及实战
:彭南博, 王虎
作者：
彭南博, 王虎
出版社：
电子工业出版社
出版时间：
2021
ISBN：
978-7-121-40597-6
索书号：
TP181/61
分类号：
TP181
页数：
XIV, 326页
价格：
106.00
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本书针对产业界在智能化过程中普遍面临的数据不足问题, 详细地阐述了联邦学习如何帮助企业引入更多数据、提升机器学习模型效果。互联网数据一般分布在不同的位置, 受隐私保护法规限制不能共享, 形成了“数据孤岛”。联邦学习像“数据孤岛”之间的特殊桥梁, 通过传输变换后的临时变量, 既能实现模型效果提升, 又能确保隐私信息的安全。本书介绍了联邦学习技术的原理和实战经验, 主要内容包括隐私保护、机器学习等基础知识, 联邦求交、联邦特征工程算法, 三种常见的联邦形式, 以及工程架构、产业案例、数据资产定价等。
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文献类型
中文图书
(
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出版社
电子工业出版社
(
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中国铁道出版社有限公司
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电子工业出版社
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)
中国铁道出版社有限公司
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作者
彭南博, 王虎
(
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杨强 ...
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高志强
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彭南博, 王虎
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杨强 ...
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出版年
2021
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2023
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2021
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联邦学习实战
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