Wyjaś : nialnośc w nauczaniu federacyjnym
Overview
"Explainability in Federated Learning" oferuje kompleksowe badanie integracji wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (XAI) z federacyjnymi systemami uczenia się (FL). Książka rozpoczyna się od nakreślenia podstaw FL i XAI, a następnie zaglębia się w ich skrzyżowanie, podkreślając wyzwania i korzyści związane z interpretowalnością w zdecentralizowanych środowiskach. Przedstawia r żne techniki wyjaśniania dostosowane do FL, kladąc nacisk na personalizację, obslugę heterogenicznych danych i dzialanie w warunkach ograniczonych zasob w. Kluczowe rozdzialy dotyczą zaufania, uczciwości i przejrzystości, wspieranych przez rzeczywiste studia przypadk w i narzędzia wizualizacyjne. Konsekwencje etyczne, prawne i spoleczne są omawiane wraz z perspektywami kontradyktoryjności. Książka kończy się strategiami analizy por wnawczej i przyszlymi kierunkami badań, slużąc jako ważny przewodnik dla badaczy, programist w i decydent w politycznych dążących do stworzenia przejrzystych, godnych zaufania modeli FL.
This item is Non-Returnable
Customers Also Bought
Details
- ISBN-13: 9786200724342
- ISBN-10: 6200724342
- Publisher: Wydawnictwo Nasza Wiedza
- Publish Date: July 2025
- Dimensions: 9 x 6 x 0.32 inches
- Shipping Weight: 0.42 pounds
- Page Count: 136
