Últimos artículos para Aprendizaje Federado

Aprende cómo el aprendizaje federado mejora la detección de objetos pequeños mientras se mantiene la privacidad de los datos.

Una mirada a cómo el aprendizaje en el dispositivo equilibra el rendimiento de la app con la privacidad del usuario.

Un nuevo enfoque para analizar datos complejos mientras se asegura la privacidad y la eficiencia.

Los investigadores proponen un método para mejorar los modelos médicos mientras se asegura la privacidad de los datos.

Un sistema para un aprendizaje de IA seguro en el sector salud sin compartir datos de pacientes.

Una mirada a los desafíos y beneficios de agregar nuevos clientes en el aprendizaje federado.

Este artículo habla sobre cómo usar el preentrenamiento para mejorar la privacidad y el rendimiento en el Aprendizaje Federado.

Combinar la poda de modelos y la asignación de ancho de banda mejora la eficiencia en el aprendizaje federado.

Este estudio analiza FEWS y OEWS para mejorar el rendimiento del modelo en la fabricación.

El Clustering Federado ayuda a analizar datos mientras mantiene la información sensible en privado.

Los investigadores pueden estudiar condiciones de salud sin acceder a los registros individuales de los pacientes.

Este artículo explora un nuevo método para mejorar la fusión de modelos de aprendizaje automático.

Un nuevo marco mejora la clasificación de audio aprovechando el conocimiento de dispositivos multimodales.

Un enfoque innovador para mejorar la gestión de recursos en sistemas IoT.

Celtibero ofrece una fuerte protección contra ataques en sistemas de aprendizaje federado.

Una mirada al análisis federado y las tecnologías de privacidad para datos sensibles.

Explora el enfoque del aprendizaje federado para la privacidad en el aprendizaje automático.

Descubre cómo el Aprendizaje Federado mantiene los datos privados mientras permite la colaboración en IIoT.

La investigación se centra en mejorar la precisión y la eficiencia en el posicionamiento por señales de radio.

Un nuevo método mejora la seguridad del aprendizaje federado al combatir eficazmente los ataques bizantinos.

Explorando el papel de la Agregación Segura en el Aprendizaje Federado en entornos de salud.

RoLoRA mejora el aprendizaje federado con un ajuste fino robusto y comunicación eficiente.

Un nuevo enfoque para mejorar la precisión del modelo identificando fuentes de datos de baja calidad.

Explorando la tecnología blockchain para un entrenamiento seguro de modelos en enjambres de robots.

Nuevo enfoque utiliza aprendizaje federado para optimizar decisiones de descarga de tareas móviles.

CoAst ofrece una evaluación de contribuciones innovadora en el aprendizaje federado sin necesidad de datos de validación.

Presentamos FedFT, un método para mejorar la comunicación en el Aprendizaje Federado.

Una app web que simplifica el aprendizaje federado para mejorar la privacidad de los datos y la accesibilidad para los usuarios.

Un método para mejorar la colaboración mientras se protege la información sensible en silos.

Un nuevo marco combina el aprendizaje federado y modelos multimodales para mejorar la privacidad y el rendimiento.

RC-FED reduce los costos de comunicación mientras mantiene la calidad del modelo en el aprendizaje federado.

Un nuevo método mejora el aprendizaje federado al abordar los desafíos de datos diversos.

Un nuevo método mejora el diagnóstico de tumores cerebrales mientras protege la privacidad del paciente.

Un método innovador de datos sintéticos mejora la precisión de la imagen médica mientras protege la privacidad de los pacientes.

Esta investigación se centra en entrenar ControlNet mientras se protege la data del usuario en todos los dispositivos.

Explorando algoritmos eficientes para el aprendizaje descentralizado mientras se preserva la privacidad de los datos.

FedD2P ofrece una nueva forma para que IoT entrene modelos sin necesidad de muchos recursos.

Aprende cómo PQC fortalece el aprendizaje federado frente a amenazas cuánticas.

Un nuevo enfoque para el aprendizaje federado que mejora la precisión y el uso de recursos.

El Aprendizaje Federado enfrenta los desafíos de privacidad de datos en campos sensibles.