Federated Learning : From Theory to Practice

Sprache: Englisch

Verlag: Springer, 2026

9819510082 / 9789819510085

Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

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Artikelbeschreibung vom Verkäufer

Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - How can we train powerful machine learning models together across smartphones, hospitals, or financial institutions without ever sharing raw data This book delivers a compelling answer through the lens of federated learning (FL), a cutting-edge paradigm for decentralized, privacy-preserving machine learning. Designed for students, engineers, and researchers, this book offers a principled yet practical roadmap to building secure, scalable, and trustworthy FL systems from scratch.At the heart of this book is a unifying framework that treats FL as a network-regularized optimization problem. This elegant formulation allows readers to seamlessly address personalization, robustness, and fairness challenges often tackled in isolation. You ll learn how to structure FL networks based on task similarity, leverage graph-based methods and apply distributed optimization techniques to implement FL systems. Detailed pseudocode, intuitive explanations, and implementation-ready algorithms ensure you not only understand the theory but can apply it in real-world systems.Topics such as privacy leakage analysis, model heterogeneity, and adversarial resilience are treated with both mathematical rigor and accessibility. Whether you're building decentralized AI for regulated industries or in settings where data, users, or system conditions change over time, this book equips you to design FL systems that are both performant and trustworthy.

Bestandsnummer des Verkäufers 9789819510085

Titel
Federated Learning : From Theory to Practice
Autor
Alexander Jung
Verlag
Springer
Veröffentlichungsjahr
2026
Zustand
Neu
Einband
Buch
Sprache
Englisch
ISBN-10
9819510082
ISBN-13
9789819510085
Artikelgewicht
516 Gramm
Abmessungen
241x160x19 mm

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