Últimos artículos para Aprendizaje Federado

Un nuevo marco mejora la evaluación de algoritmos de aprendizaje federado en diversas aplicaciones.

Este artículo habla sobre combinar el aprendizaje federado y el aprendizaje contrastivo para mejorar la privacidad de los datos y el rendimiento del modelo.

Descubre cómo el aprendizaje federado mantiene los datos privados mientras mejora el aprendizaje automático.

Explorando métodos de aprendizaje federado para proteger la privacidad del usuario y mejorar el rendimiento del modelo.

Un nuevo método presenta riesgos significativos para la privacidad en el aprendizaje federado.

LightTR mejora la recuperación de trayectorias usando aprendizaje federado mientras protege la privacidad del usuario.

Este estudio presenta un nuevo método de entrenamiento para IA en sistemas cooperativos.

Nuevo método mejora la eficiencia en la selección de dispositivos en el aprendizaje federado.

Un nuevo método que mejora la privacidad de los datos médicos y la colaboración entre instituciones.

Este artículo habla sobre la fusión de modelos de base y aprendizaje federado en el cuidado de la salud.

Este estudio explora el papel del Aprendizaje Federado en la Respuesta a Preguntas Visuales de Documentos.

Un nuevo enfoque para mejorar la disponibilidad de los clientes en el aprendizaje federado.

Un nuevo método mejora la seguridad y privacidad en la autenticación continua para dispositivos.

Una mirada a cómo los Modelos Escasos mejoran la eficiencia del Aprendizaje Federado.

Un nuevo método para detectar el comportamiento inapropiado de los vehículos mientras se protege la privacidad.

Un nuevo enfoque mejora la detección de intrusiones en sistemas descentralizados.

Mejorando aplicaciones de sensor móvil a través de un nuevo marco para gestionar datos faltantes.

La investigación mejora la interpretación del ECG mientras se protege la privacidad de los datos del paciente.

Un nuevo marco mejora el aprendizaje federado y evita el olvido en los modelos de IA.

Explorando cómo el Aprendizaje Federado puede mejorar la privacidad de los datos en la salud.

Un enfoque novedoso mejora el rendimiento y la equidad en el aprendizaje federado.

AdaFedFR mejora el reconocimiento facial mientras protege la privacidad del usuario.

Aprende cómo el aprendizaje distribuido puede mejorar la eficiencia del aprendizaje automático y el entrenamiento de modelos.

FedSC mejora el entrenamiento de modelos mientras mantiene la privacidad del usuario en el aprendizaje federado.

El enfoque basado en cohortes mejora la eficiencia y precisión en los sistemas de Aprendizaje Federado.

Descubre cómo los Planes Comportamentales Federados mejoran la comprensión de las acciones del cliente en el aprendizaje federado.

La investigación muestra vulnerabilidades en el enfoque de la privacidad del texto en el aprendizaje federado.

Explorando el impacto de la IA en la eficiencia, la privacidad y la seguridad en sistemas vitales.

Un nuevo método reduce las cargas de comunicación en el aprendizaje federado mientras mejora la privacidad.

Client2Vec mejora el aprendizaje federado al crear identificadores únicos para los datos de los usuarios.

Explorando la mezcla de aprendizaje centrado en la privacidad y técnicas de generación de datos.

Aprovechando modelos de salida temprana para un aprendizaje federado eficiente en sistemas de ASR.

FedHPL mejora la eficiencia del aprendizaje federado mientras garantiza la privacidad de los datos en todos los dispositivos.

Fast-FedUL ofrece métodos rápidos de eliminación de datos para el aprendizaje federado, asegurando la privacidad.

FeMLoc mejora la localización en interiores usando técnicas de aprendizaje federado y meta-aprendizaje.

FedGELA aborda los desafíos en el aprendizaje federado con datos parcialmente disjuntos por clase.

FedLESAM aborda los desafíos de datos en el aprendizaje federado para mejorar el rendimiento del modelo.

Un desafío global resalta el aprendizaje federado para la clasificación de la densidad mamaria.

El aprendizaje federado y por transferencia mejoran la eficiencia y precisión en la detección del cáncer.

El Aprendizaje Federado entrena modelos mientras mantiene los datos de los usuarios privados y seguros.