Titel: Federated Learning: A Comprehensive Overview of Methods and Applications
Verlag: Springer-Nature New York Inc
Erscheinungsjahr: 2023
Sprache: Englisch
ISBN-10: 3030968987
ISBN-13: 9783030968984
Einband: Paperback
Zustand: Brand New
Gewicht: 0,76�Kilogramm

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

Federated Learning: A Comprehensive Overview of Methods and Applications presents an in-depth discussion of the most important issues and approaches to federated learning for researchers and practitioners.

Federated Learning (FL) is an approach to machine learning in which the training data are not managed centrally. Data are retained by data parties that participate in the FL process and are not shared with any other entity. This makes FL an increasingly popular solution for machine learning tasks for which bringing data together in a centralized repository is problematic, either for privacy, regulatory or practical reasons.

This book explains recent progress in research and the state-of-the-art development of Federated Learning (FL), from the initial conception of the field to first applications and commercial use. To obtain this broad and deep overview, leading researchers address the different perspectives of federated learning: the core machine learning perspective, privacy and security, distributed systems, and specific application domains. Readers learn about the challenges faced in each of these areas, how they are interconnected, and how they are solved by state-of-the-art methods.

Following an overview on federated learning basics in the introduction, over the following 24 chapters, the reader will dive deeply into various topics. A first part addresses algorithmic questions of solving different machine learning tasks in a federated way, how to train efficiently, at scale, and fairly. Another part focuses on providing clarity on how to select privacy and security solutions in a way that can be tailored to specific use cases, while yet another considers the pragmatics of the systems where the federated learning process will run. The book also covers other important use cases for federated learning such as split learning and vertical federated learning. Finally, the book includes some chapters focusing on applying FL in real-world enterprise settings.

�ber die Autorin bzw. den Autor

Heiko Ludwig is a Senior Manager, AI Platforms and a Principal Research Staff Member at IBM’s Almaden Research Center in San Jose, CA. Heiko coordinates the Federated Learning program at IBM Research and oversees the Distributed AI research area. His research contributed to different products, including IBM’s machine learning products. He is an ACM Distinguished Engineer and has more than 150 publications with more than 8000 citations. His technical work led to a number of technical awards by IBM and his numerous patents and patent applications received a designation as an IBM Master Inventor. Heiko is a co-editor in chief of the International Journal of Cooperative Information Systems and serves on the editorial boards of multiple journals. Heiko also serves regularly as program committee chair in conferences in the field. Heiko's wider interest is on large scale and cross-organizational AI systems and its related distributed systems, security and privacy research issues.Heiko received a doctorate in information systems from Otto-Friedrich-Universit�t Bamberg, Germany.

Nathalie Baracaldo leads the AI Security and Privacy Solutions team and is a Research Staff Member at IBM’s Almaden Research Center in San Jose, CA. Nathalie is passionate about delivering machine learning solutions that are highly accurate, withstand adversarial attacks and protect data privacy. Nathalie has led her team to the design of IBM Federated Learning framework which is now part of the Watson Machine Learning product and continues to work on its expansion. In 2020, Nathalie received the IBM Master Inventor distinction for her contributions to the IBM Intellectual Property and innovation. Nathalie also received the 2021 Corporate Technical Recognition, one of the highest recognitions provided to IBMers for breakthrough technical achievements that have led to notable market and industry success for IBM. This recognition was awarded for Nathalie's contribution to the Trusted AI Initiative. Nathalie has been invited to give multiple talks on federated learning, its challenges and opportunities. Nathalie has received four best paper awards and published in top-tier conferences and journals, obtaining more than 1300 Google scholar citations. Nathalie’s wider research interests include security and privacy, distributed systems and machine learning. Nathalie is also Associate Editor of the IEEE Transactions on Service Computing. Nathalie received her Ph.D. degree from the University of Pittsburgh in 2016.

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Wenn Sie Verbraucher sind, steht Ihnen ein Widerrufsrecht nach folgender Ma�gabe zu. Verbraucher ist jede nat�rliche Person, die ein Rechtsgesch�ft zu Zwecken abschlie�t, die �berwiegend weder ihrer gewerblichen noch ihrer selbst�ndigen beruflichen T�tigkeit zugerechnet werden k�nnen.

WIDERRUFSBELEHRUNG

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Sie haben das Recht, binnen vierzehn Tagen ohne Angabe von Gr�nden diesen Vertrag zu widerrufen.

Die Widerrufsfrist betr�gt vierzehn Tage ab dem Tag, an dem Sie oder ein von Ihnen benannter Dritter, der nicht der Bef�rderer ist, die letzte Ware oder die letzte Teilsendung bzw. das letzte St�ck in Besitz genommen haben bzw. hat.

Um Ihr Widerrufsrecht auszu�ben, m�ssen Sie uns, Revaluation Books, Exstowe, Exton, EX3 0PP, Exeter, United Kingdom, 44 1179083586, mittels einer eindeutigen Erkl�rung (z.B. ein mit der Post versandter Brief, Telefax oder E-Mail) �ber Ihren Entschluss, diesen Vertrag zu widerrufen, informieren. Sie k�nnen daf�r das beigef�gte Muster-Widerrufsformular verwenden, das jedoch nicht vorgeschrieben ist. Sie k�nnen auch eine andere eindeutige Erkl�rung auf der Webseite "Meine Bestellungen" in Ihrem "Nutzerkonto" elektronisch ausf�llen und �bermitteln. Machen Sie von dieser M�glichkeit Gebrauch, so werden wir Ihnen unverz�glich (z. B. per E-Mail) eine Best�tigung �ber den Eingang eines solchen Widerrufs �bermitteln. Zur Wahrung der Widerrufsfrist reicht es aus, dass Sie die Mitteilung �ber die Aus�bung des Widerrufsrechts vor Ablauf der Widerrufsfrist absenden.

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Wenn Sie diesen Vertrag widerrufen, haben wir Ihnen alle Zahlungen, die wir von Ihnen erhalten haben, einschlie�lich der Lieferkosten (mit Ausnahme der zus�tzlichen Kosten, die sich daraus ergeben, dass Sie eine andere Art der Lieferung als die von uns angebotene, g�nstigste Standardlieferung gew�hlt haben), unverz�glich und sp�testens binnen vierzehn Tagen ab dem Tag zur�ckzuzahlen, an dem die Mitteilung �ber Ihren Widerruf dieses Vertrags bei uns eingegangen ist. F�r diese R�ckzahlung verwenden wir dasselbe Zahlungsmittel, das Sie bei der urspr�nglichen Transaktion eingesetzt haben, es sei denn, mit Ihnen wurde ausdr�cklich etwas anderes vereinbart; in keinem Fall werden Ihnen wegen dieser R�ckzahlung Entgelte berechnet. Wir k�nnen die R�ckzahlung verweigern, bis wir die Waren wieder zur�ckerhalten haben oder bis Sie den Nachweis erbracht haben, dass Sie die Waren zur�ckgesandt haben, je nachdem, welches der fr�here Zeitpunkt ist. Sie haben die Waren unverz�glich und in jedem Fall sp�testens binnen vierzehn Tagen ab dem Tag, an dem Sie uns �ber den Widerruf dieses Vertrags unterrichten, an Revaluation Books, Edward Bowditch Ltd, Clifton Heights, Triangle West, BS8 1EJ, Bristol, United Kingdom, 44 1179083586, zur�ckzusenden oder zu �bergeben. Die Frist ist gewahrt, wenn Sie die Waren vor Ablauf der Frist von vierzehn Tagen absenden.

Sie tragen die unmittelbaren Kosten der R�cksendung der Waren. Sie m�ssen f�r einen etwaigen Wertverlust der Waren nur aufkommen, wenn dieser Wertverlust auf einen zur Pr�fung der Beschaffenheit, Eigenschaften und Funktionsweise der Waren nicht notwendigen Umgang mit ihnen zur�ckzuf�hren ist.

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