Articoli più recenti per Federated Learning

Una panoramica della crescita del calcolo bayesiano e della sua integrazione con l'apprendimento automatico.

BRAIN combina blockchain e intelligenza artificiale per trasparenza e affidabilità nei modelli grandi.

FedPDD migliora i sistemi di raccomandazione proteggendo la privacy dei dati degli utenti.

L'apprendimento federato protegge la privacy mentre migliora le applicazioni di mobilità.

Uno sguardo sul potenziale e sui rischi del federated learning per la privacy degli utenti.

XTab migliora il machine learning per vari dataset tabulari, aumentando la flessibilità del modello.

Un nuovo metodo prevede la domanda di taxi garantendo la privacy dei dati.

SplitAMC migliora la privacy dei dati e riduce la latenza nella classificazione della modulazione.

Esplora i metodi e le sfide della valutazione dei modelli nell'apprendimento federato.

FLARE aiuta i dispositivi IoT a gestire il cambiamento dei concetti, garantendo privacy ed efficienza.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza del Federated Learning regolando i passaggi di addestramento locale.

L'apprendimento federato offre soluzioni per la giustizia nelle previsioni sanitarie guidate dall'IA.

Un nuovo metodo migliora la condivisione dei dati tra veicoli connessi usando l'apprendimento federato.

Migliorare l'efficienza nel Federated Learning con strategie per dispositivi consapevoli del rischio.

PS-FedGAN migliora la privacy e l'efficienza nel federated learning condividendo dati minimi.

Il Federated Learning migliora l'addestramento dei modelli mantenendo i dati degli utenti privati.

LEOShot permette un'elaborazione più veloce dei dati satellitari, garantendo nel contempo la privacy.

Il Federated Learning migliora l'efficienza della traduzione garantendo la privacy dei dati.

Un nuovo framework aumenta l'efficienza energetica nelle reti di tecnologia smart.

Esplorare l'apprendimento federato asincrono multi-modello per una maggiore efficienza e privacy.

Scafflix migliora la comunicazione nel Federated Learning garantendo la privacy dei dati.

L'apprendimento federato migliora la precisione nella diagnosi del cancro al seno grazie a un recupero delle immagini più efficace.

Uno sguardo all'impatto dell'apprendimento federato su privacy e giustizia.

WeiAvg migliora l'apprendimento federato dando priorità alla diversità dei dati, proteggendo al contempo la privacy.

Esplorando l'apprendimento federato e il metodo dei punti interiori per un addestramento efficace dei modelli.

Un framework per sviluppare politiche personalizzate usando dati osservazionali, garantendo al contempo la privacy.

Esaminare l'interazione tra i metodi di comunicazione e la privacy negli spazi virtuali.

Questo articolo parla del ruolo dei modelli Deep Equilibrium nell'apprendimento federato.

Un nuovo framework per l'apprendimento federato si adatta ai dati che cambiano mantenendo la privacy.

L'apprendimento federato migliora l'addestramento dei modelli mantenendo i dati degli utenti privati.

Usare l'apprendimento federato per migliorare l'analisi vocale nella diagnosi del Parkinson in diverse lingue.

I nuovi modelli migliorano la comunicazione aria-terra usando l'apprendimento federato e reti neurali generative.

Il framework UniFed migliora l'analisi delle neuroimmagini garantendo la privacy dei dati.

Esaminando il potenziale del Federated Learning nei dispositivi IoT e edge.

Un metodo per addestrare modelli che protegge la privacy dei dati mentre migliora la collaborazione.

Un nuovo modo per migliorare la sicurezza nelle reti wireless militari.

Un nuovo framework migliora l'analisi dei dati di telerilevamento mantenendo la privacy.

Combinare l'apprendimento federato e il MIMO migliora la privacy e l'efficienza nei sistemi wireless.

FedMSA migliora l'apprendimento federato ottimizzando la comunicazione e l'efficienza nel training decentralizzato.

Un metodo per rimuovere dati dai modelli di machine learning garantendo la privacy.