《 联邦机器学习 》
- 机器学习
- 选题分类：计算机理论
- 原版语种：英语（可提供图书翻译服务）
- 出版日期：2019年12月
- 页数：206页
- 图书定价：（不详）
- 开本：190mm×234mm
- 浏览次数：471
- 字数：（不详）
- 作品星级：
- 内文印刷：单色
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已售版权
版权推荐
★国际人工智能界“迁移学习”技术的开创者，提出“联邦学习”研究新方向的杨强教授作品！
★一部关于联邦机器学习的权威新作！
内容简介
这本书描述了联邦机器学习如何通过结合分布式机器学习、密码学和安全性的新解决方案，以及基于经济原理和博弈论的激励机制设计来解决数据隐私问题。书中解释了不同类型的隐私保护机器学习解决方案及其技术背景，并重点介绍了一些有代表性的实际用例，同时也展示了联邦学习如何成为下一代机器学习的基础，以满足负责任的人工智能开发和应用的技术和社会需求。
作者介绍
1961年出生。书香世家，其父亲杨海寿为天文学家，生前是北京大学教授。
杨强为香港科技大学新明工程学讲席教授、计算机科学和工程学系主任。他是国际人工智能界“迁移学习”（transfer learning）技术的开创者，同时提出“联邦学习”（Federated Learning）的研究新方向。他于2013年7月当选为国际人工智能协会（AAAI）院士，是第一位获此殊荣的华人，之后又于2016年5月当选为AAAI执行委员会委员，是首位也是至今为止唯一的AAAI华人执委。2017年8月他当选为国际人工智能联合会(IJCAI，国际人工智能领域创立最早的顶级国际会议)理事会主席，是第一位担任IJCAI理事会主席的华人科学家。
图书目录
Acknowledgments
1 Introduction
2 Background
3 Distributed Machine Learning
4 Horizontal Federated Learning
5 Vertical Federated Learning
6 Federated Transfer Learning
7 Incentive Mechanism Design for Federated Learning
8 Federated Learning for Vision, Language, and Recommendation
9 Federated Reinforcement Learning
10 Selected Applications
11 Summary and Outlook
Appendix A Legal Developments on Data Protection
Bibliography
Authors’ Biographies
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