کتاب Federated Learning for IoT Applications اثر جمعی از نویسندگان انتشارات مؤلفین طلایی

بررسی کتاب "Federated Learning for IoT Applications"

این کتاب به بررسی تأثیر یادگیری فدرال بر فعالیت‌های کاربران در برنامه‌های اینترنت اشیا می‌پردازد و در عین حال به حفظ حریم خصوصی آنان کمک می‌کند.

"Federated Learning for IoT Applications" و حفاظت از حریم خصوصی

نویسندگان در این اثر به وضوح توضیح می‌دهند که چگونه یادگیری فدرال می‌تواند مدل‌های شخصی‌شده‌ای را با استفاده از داده‌ها ایجاد کند، بدون آنکه به حریم خصوصی کاربران آسیب برساند.

تحلیل جامع در "Federated Learning for IoT Applications"

• تأسیس یک دید کلی در زمینه یادگیری فدرال و تحقیق در این حوزه
• بررسی چارچوب‌های یادگیری فدرال شخصی‌سازی شده برای معماری‌های مختلف
• ارزیابی روش‌های نوآورانه برای کاهش اثرات ناهمگونی‌ها در محیط‌های IoT

مطالعات موردی در "Federated Learning for IoT Applications"

این کتاب شامل چندین مطالعه موردی است که به شناسایی فعالیت‌های انسانی مبتنی بر اینترنت اشیا و اهمیت یادگیری فدرال شخصی‌سازی شده در این راستا پرداخته است.

ابزارها و کنترل‌کننده‌های ارائه شده در "Federated Learning for IoT Applications"

کتاب همچنین طراحی ابزارهای تحلیلی و کنترل‌کننده‌های متعددی را معرفی می‌کند که شامل موارد زیر است:

• کنترل پیش‌بینی مدل
• نابرابری‌های ماتریس خطی
• کنترل بهینه

این چارچوب طراحی به نفع محققان، دانشجویان و مهندسان در زمینه‌های تئوری کنترل و مهندسی خواهد بود.