دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش: 1
نویسندگان: Dinesh C. Verma
سری:
ISBN (شابک) : 0367861577, 9780367861575
ناشر: CRC Press
سال نشر: 2021
تعداد صفحات: 218
زبان: English
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود)
حجم فایل: 7 مگابایت
در صورت تبدیل فایل کتاب Federated AI for Real-World Business Scenarios به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب هوش مصنوعی فدرال برای سناریوهای تجاری دنیای واقعی نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
این کتاب یک نمای کلی از یادگیری فدرال و نحوه استفاده از آن برای ساخت برنامههای کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی در دنیای واقعی ارائه میکند. برنامههای کاربردی هوش مصنوعی دنیای واقعی اغلب دادههای آموزشی را در مکانهای مختلف توزیع میکنند، با دادههایی که در سایتهای مختلف دارای ویژگیهای مختلف و فرمتهای مختلف هستند. در بسیاری از موارد، انتقال داده ها به دلیل نگرانی های امنیتی، پهنای باند، هزینه یا محدودیت های قانونی مجاز نیست. در این شرایط، تکنیکهای یادگیری فدرال میتوانند کاربردهای عملی ایجاد کنند. ایجاد کاربردهای عملی مستلزم اجرای چرخه یادگیری از داده ها، استنتاج از داده ها و عمل بر اساس استنتاج است. این کتاب اولین کتابی است که تمام مراحل چرخه یادگیری-استنتاج-عمل را پوشش می دهد و مجموعه ای از الگوها را برای اعمال فدراسیون در تمام مراحل ارائه می دهد. یکی دیگر از ویژگی های متمایز کتاب، استفاده از برنامه های کاربردی دنیای واقعی با رویکردی است که تمام جنبه هایی را که باید در یک سیستم عملیاتی در نظر گرفته شود، از جمله رسیدگی به مسائل داده ها در طول فدراسیون، حفظ انطباق با سیاست های امنیتی سازمانی، و ساده سازی لجستیک مورد بحث قرار می دهد. هوش مصنوعی فدرال در زمینه های سازمانی این کتاب، فدراسیون را از حالتی آگنوستیک به مدلهای واقعی هوش مصنوعی در نظر میگیرد، و اجازه میدهد مفاهیم در همه انواع مدلهای هوش مصنوعی اعمال شوند. این کتاب احتمالاً اولین کتابی است که فضای برنامه های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی سازمانی را به شیوه ای جامع پوشش می دهد.
This book provides an overview of Federated Learning and how it can be used to build real-world AI-enabled applications. Real-world AI applications frequently have training data distributed in many different locations, with data at different sites having different properties and different formats. In many cases, data movement is not permitted due to security concerns, bandwidth, cost or regulatory restriction. Under these conditions, techniques of federated learning can enable creation of practical applications. Creating practical applications requires implementation of the cycle of learning from data, inferring from data, and acting based on the inference. This book will be the first one to cover all stages of the Learn-Infer-Act cycle, and presents a set of patterns to apply federation to all stages. Another distinct feature of the book is the use of real-world applications with an approach that discusses all aspects that need to be considered in an operational system, including handling of data issues during federation, maintaining compliance with enterprise security policies, and simplifying the logistics of federated AI in enterprise contexts. The book considers federation from a manner agnostic to the actual AI models, allowing the concepts to be applied to all varieties of AI models. This book is probably the first one to cover the space of enterprise AI-based applications in a holistic manner.
Cover Title Page Copyright Page Dedication Preface Table of Contents 1. Introduction to Artificial Intelligence 1.1 Business Operations Model 1.2 The Learn→Infer→Act Cycle 1.3 Process of Creating an AI Model 1.4 The Role of Humans in AI 1.4.1 Human Role in Learn Phase 1.4.2 Human Role in Infer and Act Phase 1.5 AI Model Representation 1.5.1 Functional Representation 1.5.2 Decision Tables 1.5.3 Decision Trees 1.5.4 Rule Sets 1.5.5 Neural Networks 1.5.6 Matrix Transform-based Representation 1.5.7 Distance-based Models 1.5.8 Finite State Machine Models 1.5.9 Equivalence of AI Models 1.6 Model Learning Approaches 1.7 Spatial and Temporal Aspects of Learning 1.8 AI Enabled Functions 1.8.1 Classification 1.8.2 Clustering 1.8.3 Anomaly Detection 1.8.4 Mapping 1.8.5 Filtering 1.8.6 Function Modeling 1.8.7 Goal Attainment 1.9 Summary 2. Scenarios for Federated AI 2.1 Abstracted Patterns for Enterprise AI 2.1.1 Centralized AI 2.1.2 Edge Inference 2.1.3 Federated Edge Inference 2.1.4 Edge Learning 2.1.5 Proxy Learning 2.2 Motivations for Federated Learning 2.2.1 Operational Cost 2.2.2 Network Constraints 2.2.3 Data Privacy Regulations 2.2.4 Security and Trust Considerations 2.3 Consumer and Enterprise Federated Learning 2.3.1 Consumer Federated Learning 2.3.2 Enterprise Federated Learning 2.4 Enterprise Federated Learning Scenarios 2.4.1 Subsidiaries and Franchises 2.4.2 Mergers and Acquisitions 2.4.3 Outsourced Operations 2.4.4 Telecommunications Networks 2.4.5 Consortia and Coalitions 2.4.6 Regulated Industries 2.5 Summary 3. Naive Federated Learning Approaches 3.1 Federated Learning of Metrics 3.2 Function Estimation 3.3 Federated Learning for Function Estimation 3.4 Federated Learning for Neural Networks 3.5 Federation of Miscellaneous Models 3.5.1 Distributed Incremental Learning 3.6 Assumptions in Naive Federated Learning 3.7 Summary 4. Addressing Data Mismatch Issues in Federated AI 4.1 Converting to Common Input Format 4.1.1 Raw Data Types 4.1.2 Featured Data 4.2 Resolving Value Conflicts 4.2.1 Committee Approach to Reconciliation 4.2.2 Summarization Approach to Reconciliation 4.2.3 Cross-Site Confusion Matrix 4.2.4 Feature Space Analysis 4.3 Eliminating Poor Quality and Low Value Data 4.3.1 Reputation-based Data Selection 4.3.2 Value-based Data Selection 4.3.3 Policy-based Quality Improvement 4.4 Summary 5. Addressing Data Skew Issues in Federated Learning 5.1 Impact of Partitioned and Unbalanced Data 5.1.1 Data Skew Issues in Function Estimation 5.1.2 Label Partitioning Issues in Classification 5.2 Limited Data Exchange 5.3 Policy-based Ensembles 5.4 Summary 6. Addressing Trust Issues in Federated Learning 6.1 Scenarios with Multiple Trust Zones 6.1.1 Cloud-based Fusion Server 6.1.2 Multi-tenancy Cloud Site 6.1.3 Consortia and Alliances 6.1.4 Military Coalitions 6.2 Trust Zone Configurations 6.2.1 Trusted Fusion Server with Untrusted Fusion Clients 6.2.2 Untrusted Fusion Server with Trusted Fusion Clients 6.2.3 Untrusted Fusion Server with Untrusted Fusion Clients 6.3 Addressing Trust Issues with Business Arrangements 6.4 Addressing Trust Issues with Infrastructure Technology 6.5 Auditing and Logging 6.6 Encryption-based Approaches 6.6.1 Fully Homomorphic Encryption 6.6.2 Partial Homomorphic Model Learning 6.7 Differential Privacy-based Approaches 6.8 Summary 7. Addressing Synchronization Issues in Federated Learning 7.1 Overview of Synchronization Issues 7.2 Asynchronous Data Mismatch Issues 7.3 Ensemble-based Approaches 7.4 Conversion to Rule-based Models 7.5 Data Generator-based Model Fusion 7.6 Summary 8. Addressing Vertical Partitioning Issues in Federated Learning 8.1 General Approaches for Handling Vertical Partitioning 8.2 Rule-based Approach 8.3 Feature Prediction Approach 8.4 Feature Mapper Augmentation 8.5 Federated Inference 8.6 Summary 9. Use Cases 9.1 Collaborative Scam Detection 9.1.1 Collaboration within a Single Industry 9.1.2 Collaboration Across Industries 9.1.3 Effectiveness 9.2 Federated Network Management 9.3 Retail Coupon Recommendation 9.4 Summary Appendix 1: Frameworks for Federated Learning Appendix 2: Adversarial Federated Learning References Index