Últimos artículos para Aprendizaje Federado

Un nuevo método mejora el Aprendizaje Federado al abordar la obsolescencia y las diferencias entre dispositivos.

Un nuevo enfoque mejora el aprendizaje federado para datos de clientes diversos.

Un nuevo método mejora la precisión del modelo a través del aprendizaje federado y la regresión de núcleos.

Una mirada a Aprendizaje Profundo de Equilibrio Federado y su impacto en la IA.

Una guía para el aprendizaje automático distribuido colaborativo manteniendo la privacidad de los datos.

Analizando métodos federados y de consenso para la segmentación de la próstata a partir de escaneos de MRI.

Un nuevo enfoque para aumentar la eficiencia del machine learning en la comunicación satelital.

Un nuevo enfoque asegura la selección de participantes en el aprendizaje federado para proteger la privacidad.

Este documento presenta un método para mejorar la equidad en el aprendizaje federado mientras se protege la privacidad de los datos.

Un nuevo enfoque para mejorar el Aprendizaje Federado en medio de la participación desigual de los usuarios.

Brave ofrece privacidad y protección contra amenazas en el aprendizaje federado de igual a igual.

Una mirada al Aprendizaje Federado y el Desaprendizaje para la privacidad de datos.

AdaFed mejora la equidad en el aprendizaje federado mientras mantiene la precisión del modelo.

Mejorando la eficiencia del entrenamiento de modelos y la privacidad en el aprendizaje federado a través de la selección de coreset.

Un método para mejorar la calidad de la traducción mientras se mantiene la privacidad en la comunicación multilingüe.

Un método para evaluar tratamientos mientras se protege la privacidad individual.

Un nuevo método mejora el aprendizaje federado al reducir las cargas de comunicación y abordar la deriva de los clientes.

Un nuevo marco mejora los modelos de aprendizaje automático para distribuciones de datos desiguales.

Examinando los riesgos de integrar Modelos de Fundación en sistemas de Aprendizaje Federado.

Un nuevo método mejora la eficiencia del aprendizaje federado mientras mantiene la privacidad de los datos.

El aprendizaje profundo mejora la precisión en la detección de pólipos de cáncer colorrectal.

FedGT mejora el aprendizaje federado con mejor privacidad y rendimiento para datos de grafo.

Un nuevo enfoque mejora el procesamiento de datos satelitales usando métodos de aprendizaje federado.

Explorando un nuevo enfoque para mejorar la privacidad de los datos en el aprendizaje automático.

Un nuevo enfoque mejora el aprendizaje federado al abordar efectivamente a los clientes lentos.

Una mirada a cómo MP-SL ayuda a los dispositivos en el aprendizaje automático mientras garantiza la privacidad.

Explorando formas de mejorar la confiabilidad en tecnologías de inteligencia artificial distribuida.

Un nuevo enfoque combina la recolección de energía con el aprendizaje federado para mejorar la gestión de baterías.

Descubre cómo DFML transforma el aprendizaje de datos sin servidores centrales.

Integrar modelos de base con aprendizaje federado tiene tanto riesgos como beneficios.

Una estrategia para mejorar el rendimiento y la equidad en los modelos de aprendizaje federado.

Las mejoras en el aprendizaje federado aumentan la eficiencia y la privacidad para aplicaciones de IoT.

Esta investigación examina las vulnerabilidades en las SNN combinadas con técnicas de aprendizaje federado.

Nuevas estrategias en Aprendizaje Federado mejoran la privacidad y la eficiencia en el aprendizaje automático.

Explorando cómo SFL puede transformar el procesamiento de datos en las futuras redes móviles.

Un nuevo método mejora la precisión del modelo al abordar etiquetas ruidosas en el aprendizaje federado.

Este estudio examina un método para mejorar la detección de enfermedades usando datos multimodales.

Flashback aborda el olvido en el Aprendizaje Federado para mejorar el entrenamiento del modelo y su rendimiento.

Un nuevo método mejora la eficiencia de la comunicación en el aprendizaje federado.

Examinando la relación entre las leyes de protección de datos y las prácticas de aprendizaje automático.