Michael A. Goodman, published in 2022. Federated learning is a new approach to machine learning that enables multiple parties to collaboratively train models on their collective data without sharing the data itself. This approach has gained significant attention in recent years due to its potential to address privacy and security concerns while still achieving high levels of accuracy in model performance. In this book, Dr. Michael A. Goodman provides an in-depth exploration of federated learning, including its history, key concepts, applications, and challenges. The author also discusses the future of federated learning and its potential impact on various industries such as healthcare, finance, and education. The book begins with an introduction to the concept of federated learning and its importance in today's technology landscape. The author explains how traditional machine learning approaches often require sharing data between parties, which can raise serious privacy and security concerns. Federated learning offers a solution to these concerns by allowing parties to jointly train models on their collective data without revealing sensitive information. The author then delves into the history of federated learning, tracing its origins back to the early 20000s and highlighting key milestones in its development. The next section of the book focuses on the key concepts of federated learning, including the different types of federated learning (e. g. , horizontal, vertical, and hierarchical), the role of communication protocols, and the importance of data heterogeneity.

Michael A. Goodman, опубликовано в 2022 году. Объединенное обучение - это новый подход к машинному обучению, который позволяет нескольким сторонам совместно обучать модели на основе своих коллективных данных без совместного использования самих данных. Этот подход привлек значительное внимание в последние годы из-за его потенциала для решения проблем конфиденциальности и безопасности при одновременном достижении высокого уровня точности в производительности модели. В этой книге доктор Майкл А. Гудман подробно исследует федеративное обучение, включая его историю, ключевые концепции, приложения и проблемы. Автор также обсуждает будущее федеративного обучения и его потенциальное влияние на различные отрасли, такие как здравоохранение, финансы и образование. Книга начинается с введения в концепцию федеративного обучения и его важности в современном технологическом ландшафте. Автор объясняет, как традиционные подходы к машинному обучению часто требуют обмена данными между сторонами, что может вызвать серьезные проблемы с конфиденциальностью и безопасностью. Федеративное обучение предлагает решение этих проблем, позволяя сторонам совместно обучать модели на основе своих коллективных данных, не раскрывая конфиденциальную информацию. Затем автор углубляется в историю федеративного обучения, прослеживая его истоки до начала 2000-х годов и выделяя ключевые вехи в его развитии. Следующий раздел книги посвящен ключевым концепциям федеративного обучения, включая различные типы федеративного обучения (например, горизонтальное, вертикальное и иерархическое), роль коммуникационных протоколов и важность неоднородности данных.

Michael A. Goodman, publié en 2022. L'apprentissage unifié est une nouvelle approche de l'apprentissage automatique qui permet à plusieurs parties d'enseigner ensemble des modèles sur la base de leurs données collectives sans partager les données elles-mêmes. Cette approche a attiré beaucoup d'attention ces dernières années en raison de sa capacité à résoudre les problèmes de confidentialité et de sécurité tout en atteignant un niveau élevé de précision dans les performances du modèle. Dans ce livre, le Dr Michael A. Goodman explore en détail l'apprentissage fédéral, y compris son histoire, ses concepts clés, ses applications et ses défis. L'auteur discute également de l'avenir de l'apprentissage fédéral et de son impact potentiel sur divers secteurs tels que la santé, la finance et l'éducation. livre commence par une introduction au concept d'apprentissage fédératif et à son importance dans le paysage technologique actuel. L'auteur explique comment les approches traditionnelles de l'apprentissage automatique nécessitent souvent l'échange de données entre les parties, ce qui peut poser de graves problèmes de confidentialité et de sécurité. La formation fédérale offre une solution à ces problèmes en permettant aux parties de coacher des modèles basés sur leurs données collectives sans divulguer d'informations confidentielles. L'auteur S'enfonce ensuite dans L'histoire de L'apprentissage fédératif, retraçant ses origines Jusqu'au début des années 2000 et soulignant les étapes clés de son développement. La section suivante du livre traite des concepts clés de l'apprentissage fédératif, y compris les différents types d'apprentissage fédératif (p. ex. horizontal, vertical et hiérarchique), le rôle des protocoles de communication et l'importance de l'hétérogénéité des données.

Michael A. Goodman, publicado en 2022. aprendizaje combinado es un nuevo enfoque del aprendizaje automático que permite a múltiples partes enseñar modelos de forma conjunta en base a sus datos colectivos sin compartir los datos mismos. Este enfoque ha atraído una atención considerable en los últimos debido a su potencial para resolver los problemas de privacidad y seguridad, al tiempo que se logra un alto nivel de precisión en el rendimiento del modelo. En este libro, el Dr. Michael A. Goodman explora en detalle el aprendizaje federado, incluyendo su historia, conceptos clave, aplicaciones y problemas. autor también discute el futuro de la formación federada y su potencial impacto en diversas industrias como la salud, las finanzas y la educación. libro comienza con una introducción al concepto de aprendizaje federado y su importancia en el panorama tecnológico actual. autor explica cómo los enfoques tradicionales del aprendizaje automático a menudo requieren el intercambio de datos entre las partes, lo que puede causar graves problemas de privacidad y seguridad. La formación federada ofrece una solución a estos problemas, permitiendo a las partes formar conjuntamente modelos basados en sus datos colectivos sin revelar información confidencial. A continuación, el autor profundiza en la historia del aprendizaje federado, trazando sus orígenes hasta principios de los 2000 y destacando los hitos clave en su desarrollo. La siguiente sección del libro trata sobre los conceptos clave del aprendizaje federado, incluyendo los diferentes tipos de aprendizaje federado (por ejemplo, horizontal, vertical y jerárquico), el papel de los protocolos de comunicación y la importancia de la heterogeneidad de los datos.

Michael A. Goodman, pubblicato nel 2022. L'apprendimento combinato è un nuovo approccio all'apprendimento automatico che consente a più parti di condividere modelli basati sui propri dati collettivi senza condividere i dati stessi. Questo approccio ha attirato notevole attenzione negli ultimi anni a causa della sua capacità di risolvere i problemi di privacy e sicurezza, raggiungendo al contempo un livello elevato di precisione delle prestazioni del modello. In questo libro, il dottor Michael A. Goodman esplora in dettaglio la formazione federale, inclusa la sua storia, concetti chiave, applicazioni e problemi. L'autore discute anche del futuro della formazione federale e del suo potenziale impatto su diversi settori, come la sanità, la finanza e l'istruzione. Il libro inizia con l'introduzione nel concetto di formazione federale e la sua importanza nel panorama tecnologico moderno. L'autore spiega come gli approcci tradizionali per l'apprendimento automatico richiedano spesso lo scambio di dati tra le parti, che può causare seri problemi di privacy e sicurezza. La formazione federale offre una soluzione a questi problemi, consentendo alle parti di condividere modelli basati sui propri dati collettivi senza divulgare informazioni sensibili. Poi l'autore approfondisce la storia dell'apprendimento federale, tracciandone le origini fino ai primi anni del 2000 e evidenziando i cardini chiave per il suo sviluppo. La sezione successiva del libro riguarda i concetti chiave per l'apprendimento federale, tra cui diversi tipi di formazione federale (ad esempio orizzontale, verticale e gerarchica), il ruolo dei protocolli di comunicazione e l'importanza dell'eterogeneità dei dati.

Michael A. Goodman, erscheint 2022. Kombiniertes rnen ist ein neuer Ansatz für maschinelles rnen, der es mehreren Parteien ermöglicht, Modelle basierend auf ihren kollektiven Daten gemeinsam zu trainieren, ohne die Daten selbst zu teilen. Dieser Ansatz hat in den letzten Jahren erhebliche Aufmerksamkeit auf sich gezogen, da er das Potenzial hat, Datenschutz- und cherheitsprobleme zu lösen und gleichzeitig ein hohes Maß an Genauigkeit in der Modellleistung zu erreichen. In diesem Buch untersucht Dr. Michael A. Goodman das föderative rnen im Detail, einschließlich seiner Geschichte, Schlüsselkonzepte, Anwendungen und Herausforderungen. Der Autor diskutiert auch die Zukunft des föderierten rnens und seine möglichen Auswirkungen auf verschiedene Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen und Bildung. Das Buch beginnt mit einer Einführung in das Konzept des föderativen rnens und seiner Bedeutung in der heutigen technologischen Landschaft. Der Autor erklärt, wie traditionelle Ansätze für maschinelles rnen oft den Datenaustausch zwischen Parteien erfordern, was zu ernsthaften Datenschutz- und cherheitsproblemen führen kann. Federated Training bietet eine Lösung für diese Herausforderungen, indem es den Parteien ermöglicht, Modelle auf der Grundlage ihrer kollektiven Daten gemeinsam zu trainieren, ohne sensible Informationen preiszugeben. Der Autor taucht dann in die Geschichte des föderativen rnens ein, verfolgt seine Ursprünge bis in die frühen 2000er Jahre und hebt wichtige Meilensteine in seiner Entwicklung hervor. Der nächste Abschnitt des Buches befasst sich mit Schlüsselkonzepten des föderierten rnens, einschließlich verschiedener Arten des föderierten rnens (z. B. horizontal, vertikal und hierarchisch), der Rolle von Kommunikationsprotokollen und der Bedeutung der Datenhomogenität.

מייקל א. גודמן, פורסם 2022. למידה פדגוגית (באנגלית: Federated arning) היא גישה חדשנית ללמידת מכונה המאפשרת למספר רב של צדדים לאמן מודלים המבוססים על המידע הקולקטיבי שלהם מבלי לשתף את המידע עצמו. גישה זו משכה תשומת לב רבה בשנים האחרונות בשל הפוטנציאל שלה לטפל בחששות פרטיות וביטחון תוך השגת רמת דיוק גבוהה בביצועי מודל. בספר זה, ד "ר מייקל א. גודמן חוקר למידה פדרלית בפירוט, כולל ההיסטוריה שלה, מושגי מפתח, יישומים, ואתגרים. המחבר דן גם בעתיד של למידה פדגוגית והשפעתה הפוטנציאלית על תעשיות שונות כגון בריאות, פיננסים וחינוך. הספר מתחיל בהקדמה למושג למידה פדגוגית וחשיבותו בנוף הטכנולוגי המודרני. המחבר מסביר כיצד גישות לימוד מכונה מסורתיות דורשות לעתים קרובות שיתוף נתונים בין הצדדים, מה שעלול לגרום לפרטיות רצינית ולבעיות אבטחה. למידה פדרלית מציעה פתרון לבעיות אלה בכך שהיא מאפשרת לצדדים לאמן מודלים בהתבסס על הנתונים הקולקטיביים שלהם מבלי לחשוף מידע רגיש. לאחר מכן הוא מתעמק בהיסטוריה של למידה פדגוגית, מאתר את מקורותיה לתחילת שנות ה-2000 ומדגיש אבני דרך מרכזיות בהתפתחותה. הקטע הבא של הספר מתמקד במושגי למידה פדרליים מרכזיים, כולל סוגים שונים של למידה פדרלית (למשל אופקית, אנכית והיררכית), תפקידם של פרוטוקולי תקשורת וחשיבותם של הטרוגניות נתונים.''

Michael A. Goodman, 2022'de yayınlandı. Federe öğrenme, birden fazla tarafın, verilerin kendisini paylaşmadan toplu verilerine dayanarak modelleri birlikte eğitmelerine olanak tanıyan yeni bir makine öğrenimi yaklaşımıdır. Bu yaklaşım, model performansında yüksek bir doğruluk düzeyi elde ederken gizlilik ve güvenlik endişelerini ele alma potansiyeli nedeniyle son yıllarda oldukça dikkat çekmiştir. Bu kitapta Dr. Michael A. Goodman, birleşik öğrenmeyi, tarihini, temel kavramlarını, uygulamalarını ve zorluklarını ayrıntılı olarak araştırıyor. Yazar ayrıca federe öğrenmenin geleceğini ve bunun sağlık, finans ve eğitim gibi çeşitli endüstriler üzerindeki potansiyel etkisini tartışıyor. Kitap, federe öğrenme kavramına ve modern teknolojik manzaradaki önemine bir giriş ile başlıyor. Yazar, geleneksel makine öğrenimi yaklaşımlarının genellikle verilerin taraflar arasında paylaşılmasını gerektirdiğini ve bunun da ciddi gizlilik ve güvenlik sorunlarına neden olabileceğini açıklıyor. Federe öğrenme, tarafların hassas bilgileri açıklamadan toplu verilerine dayanarak modelleri birlikte eğitmelerine izin vererek bu sorunlara bir çözüm sunar. Yazar daha sonra federe öğrenmenin tarihine giriyor, kökenlerini 2000'li yılların başlarına kadar takip ediyor ve gelişimindeki önemli kilometre taşlarını vurguluyor. Kitabın aşağıdaki bölümü, farklı federe öğrenme türleri (örneğin yatay, dikey ve hiyerarşik), iletişim protokollerinin rolü ve veri heterojenliğinin önemi gibi temel federe öğrenme kavramlarına odaklanmaktadır.

Michael A. Goodman، نشر عام 2022. التعلم الفيدرالي هو نهج جديد للتعلم الآلي يسمح لأطراف متعددة بالمشاركة في تدريب النماذج بناءً على بياناتهم الجماعية دون مشاركة البيانات نفسها. وقد اجتذب هذا النهج اهتماما كبيرا في السنوات الأخيرة بسبب قدرته على معالجة شواغل الخصوصية والأمن مع تحقيق مستوى عال من الدقة في أداء النموذج. في هذا الكتاب، يستكشف الدكتور مايكل أ. غودمان التعلم الفيدرالي بالتفصيل، بما في ذلك تاريخه ومفاهيمه الرئيسية وتطبيقاته وتحدياته. يناقش المؤلف أيضًا مستقبل التعلم الاتحادي وتأثيره المحتمل على مختلف الصناعات مثل الرعاية الصحية والتمويل والتعليم. يبدأ الكتاب بمقدمة لمفهوم التعلم الاتحادي وأهميته في المشهد التكنولوجي الحديث. يشرح المؤلف كيف تتطلب أساليب التعلم الآلي التقليدية غالبًا مشاركة البيانات بين الأطراف، مما قد يتسبب في مشاكل خطيرة في الخصوصية والأمان. يقدم التعلم الموحد حلاً لهذه المشكلات من خلال السماح للأطراف بالمشاركة في تدريب النماذج بناءً على بياناتهم الجماعية دون الكشف عن المعلومات الحساسة. ثم يتعمق المؤلف في تاريخ التعلم الفيدرالي، ويتتبع أصوله إلى أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين ويسلط الضوء على المعالم الرئيسية في تطوره. يركز القسم التالي من الكتاب على مفاهيم التعلم الاتحادية الرئيسية، بما في ذلك أنواع مختلفة من التعلم الاتحادي (مثل الأفقي والرأسي والهرمي)، ودور بروتوكولات الاتصال، وأهمية عدم تجانس البيانات.

Michael A. Goodman，於2022出版。統一學習是一種用於機器學習的新方法，它允許多方基於其集體數據對模型進行協作培訓，而無需共享數據本身。這種方法近來引起了廣泛關註，因為它具有解決隱私和安全問題的潛力，同時在模型性能方面具有很高的準確性。在本書中，邁克爾·古德曼（Michael A. Goodman）博士詳細研究了聯邦學習，包括其歷史，關鍵概念，應用和挑戰。作者還討論了聯邦學習的未來及其對醫療保健，金融和教育等不同行業的潛在影響。本書首先介紹了聯邦學習的概念及其在現代技術景觀中的重要性。作者解釋了傳統的機器學習方法如何經常需要在各方之間共享數據，這可能會導致嚴重的隱私和安全問題。聯邦培訓提供了解決這些問題的方法，允許當事方根據其集體數據共同培訓模型，而無需透露機密信息。然後，作者深入研究了聯邦學習的歷史，追溯到2000代初，並強調了其發展的關鍵裏程碑。本書的下一部分涉及聯合學習的關鍵概念，包括不同類型的聯合學習（例如水平，垂直和分層），通信協議的作用以及數據異質性的重要性。