دانلود کتاب Federated Learning (for Raymond Rhine)

کتاب "Federated Learning" که توسط Lam M. Nguyen، Trong Nghia Hoang و Pin-Yu Chen نوشته شده است، در سال ۲۰۲۴ توسط ناشر معتبر Elsevier Inc. منتشر شده است. این کتاب به بررسی یکی از پیشرفته‌ترین و نوآورانه‌ترین روش‌های یادگیری ماشین، یعنی یادگیری فدرال می‌پردازد. یادگیری فدرال به عنوان یک رویکرد توزیع‌شده در یادگیری ماشین، به سیستم‌ها این امکان را می‌دهد که بدون نیاز به جمع‌آوری داده‌ها در یک مکان مرکزی، مدل‌های یادگیری را آموزش دهند. این ویژگی به ویژه در زمینه‌هایی که حریم خصوصی داده‌ها و امنیت اطلاعات اهمیت بالایی دارد، بسیار حائز اهمیت است.

نویسندگان این کتاب با بهره‌گیری از تجربیات و دانش عمیق خود در زمینه یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، به تحلیل و بررسی چالش‌ها و فرصت‌های موجود در یادگیری فدرال پرداخته‌اند. این کتاب شامل مباحثی از قبیل الگوریتم‌های یادگیری فدرال، کاربردهای آن در صنایع مختلف، و همچنین روش‌های بهینه‌سازی و ارزیابی مدل‌ها می‌باشد. به علاوه، این کتاب به بررسی چالش‌های فنی و اخلاقی مرتبط با یادگیری فدرال نیز می‌پردازد و راهکارهایی برای مقابله با این چالش‌ها ارائه می‌دهد.

کتاب "Federated Learning" به عنوان یک منبع ارزشمند برای محققان، دانشجویان و حرفه‌ای‌های حوزه فناوری اطلاعات و داده‌ها، می‌تواند به عنوان یک مرجع جامع در زمینه یادگیری فدرال مورد استفاده قرار گیرد. این کتاب نه تنها به تئوری‌های پایه‌ای یادگیری فدرال می‌پردازد، بلکه شامل مثال‌های عملی و مطالعات موردی نیز می‌باشد که به درک بهتر این مفهوم کمک می‌کند.

در نهایت، این کتاب به عنوان یک منبع آموزشی و مرجع علمی، می‌تواند به توسعه‌دهندگان و محققان کمک کند تا با استفاده از یادگیری فدرال، مدل‌های هوش مصنوعی را به گونه‌ای طراحی کنند که هم کارآمد و هم ایمن باشند. با توجه به روند رو به رشد استفاده از داده‌های توزیع‌شده و نیاز به حفظ حریم خصوصی، این کتاب می‌تواند به عنوان یک راهنمای عملی برای پیاده‌سازی یادگیری فدرال در پروژه‌های مختلف مورد استفاده قرار گیرد.

دانلود کتاب Federated Learning (for Raymond Rhine) را از طریق سایت سایبر یونی تجربه کنید.