Federatívne učenie pre aplikácie Iot

Pôvodný názov:

Federated Learning for Iot Applications

Obsah knihy:

Táto kniha predstavuje, ako federatívne učenie pomáha pochopiť a učiť sa z aktivity používateľa v aplikáciách internetu vecí (IoT) a zároveň chrániť súkromie používateľa. Autori najprv ukazujú, ako federatívne učenie poskytuje jedinečný spôsob vytvárania personalizovaných modelov pomocou údajov bez narušenia súkromia používateľov.

Autori potom poskytujú komplexný prehľad súčasného stavu výskumu v oblasti federatívneho učenia a poskytujú čitateľovi všeobecný prehľad o tejto oblasti. V knihe sa tiež skúma, ako je personalizovaný rámec federatívneho učenia potrebný v architektúre cloud-edge, ako aj v architektúre wireless-edge pre inteligentné aplikácie internetu vecí. Na zvládnutie problémov s heterogenitou v prostrediach internetu vecí sa v knihe skúmajú nové personalizované metódy federatívneho učenia, ktoré sú schopné zmierniť negatívne účinky spôsobené heterogenitou v rôznych aspektoch.

Kniha poskytuje prípadové štúdie rozpoznávania ľudskej činnosti na báze IoT na demonštráciu účinnosti personalizovaného federatívneho učenia pre inteligentné aplikácie IoT, ako aj viaceré nástroje na návrh regulátorov a analýzu systémov vrátane modelového prediktívneho riadenia, lineárnych maticových nerovností, optimálneho riadenia atď. Tento unikátny a kompletný rámec spoločného návrhu bude prínosom pre výskumníkov, postgraduálnych študentov a inžinierov v oblasti teórie riadenia a inžinierstva.