menu
{ "item_title" : "Wyjaś", "item_author" : [" Sravanthi Dontu", "Rohith Vallabhaneni "], "item_description" : "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.", "item_img_path" : "https://covers3.booksamillion.com/covers/bam/6/20/072/434/6200724342_b.jpg", "price_data" : { "retail_price" : "71.00", "online_price" : "71.00", "our_price" : "71.00", "club_price" : "71.00", "savings_pct" : "0", "savings_amt" : "0.00", "club_savings_pct" : "0", "club_savings_amt" : "0.00", "discount_pct" : "10", "store_price" : "" } }
Wyja&#347|Sravanthi Dontu

Wyjaś : nialnośc w nauczaniu federacyjnym

local_shippingShip to Me
In Stock.
FREE Shipping for Club Members help

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

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

You May Also Like...

    1

BAM Customer Reviews