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Titlebook: Robust Machine Learning; Distributed Methods Rachid Guerraoui,Nirupam Gupta,Rafael Pinot Book 2024 The Editor(s) (if applicable) and The A

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樓主
發(fā)表于 2025-3-21 19:49:06 | 只看該作者 |倒序瀏覽 |閱讀模式
書目名稱Robust Machine Learning
副標題Distributed Methods
編輯Rachid Guerraoui,Nirupam Gupta,Rafael Pinot
視頻videohttp://file.papertrans.cn/832/831323/831323.mp4
概述Introduces a principled approach to‘learning from untrusted data sources.Presents the first systematic overview of robust distributed machine learning.Equips readers with skills for designing and anal
叢書名稱Machine Learning: Foundations, Methodologies, and Applications
圖書封面Titlebook: Robust Machine Learning; Distributed Methods  Rachid Guerraoui,Nirupam Gupta,Rafael Pinot Book 2024 The Editor(s) (if applicable) and The A
描述.Today, machine learning algorithms are often distributed across multiple machines to leverage more computing power and more data. However, the use of a distributed framework entails a variety of security threats. In particular, some of the machines may misbehave and jeopardize the learning procedure. This could, for example, result from hardware and software bugs, data poisoning or a malicious player controlling a subset of the machines. This book explains in simple terms what it means for a distributed machine learning scheme to be robust to these threats, and how to build provably robust machine learning algorithms..Studying the robustness of machine learning algorithms is a necessity given the ubiquity of these algorithms in both the private and public sectors. Accordingly, over the past few years, we have witnessed a rapid growth in the number of articles published on the robustness of distributed machine learning algorithms. We believe it is time to provide a clear foundation to this emerging and dynamic field. By gathering the existing knowledge and democratizing the concept of robustness, the book provides the basis for a new generation of reliable and safe machine learning
出版日期Book 2024
關鍵詞Distributed Machine Learning; Trustworthy Machine Learning; Reliable Machine Learning; Safe Machine Lea
版次1
doihttps://doi.org/10.1007/978-981-97-0688-4
isbn_softcover978-981-97-0690-7
isbn_ebook978-981-97-0688-4Series ISSN 2730-9908 Series E-ISSN 2730-9916
issn_series 2730-9908
copyrightThe Editor(s) (if applicable) and The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapor
The information of publication is updating

書目名稱Robust Machine Learning影響因子(影響力)




書目名稱Robust Machine Learning影響因子(影響力)學科排名




書目名稱Robust Machine Learning網(wǎng)絡公開度




書目名稱Robust Machine Learning網(wǎng)絡公開度學科排名




書目名稱Robust Machine Learning被引頻次




書目名稱Robust Machine Learning被引頻次學科排名




書目名稱Robust Machine Learning年度引用




書目名稱Robust Machine Learning年度引用學科排名




書目名稱Robust Machine Learning讀者反饋




書目名稱Robust Machine Learning讀者反饋學科排名




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沙發(fā)
發(fā)表于 2025-3-21 23:11:37 | 只看該作者
板凳
發(fā)表于 2025-3-22 03:04:54 | 只看該作者
Rachid Guerraoui,Nirupam Gupta,Rafael Pinotmmenen Steuerungsgeschehens in den Blick zu nehmen und zu beschreiben. Voraussetzung dafür w?re jedoch eine analytische Distanznahme der Governanceforschung von ihrem Gegenstand und damit vom Ansinnen, letztlich jenseits aller steuerungskritischen Positionierung Steuerungswissen zu generieren.
地板
發(fā)表于 2025-3-22 08:29:45 | 只看該作者
Rachid Guerraoui,Nirupam Gupta,Rafael Pinotndungsbreite im Bereich der Bildungsforschung und hebt schlie?lich ihr spezifisches Analysepotenzial heraus. Ziel ist es, die Soziologie der Konventionen als eigenst?ndige theoretische Perspektive auf den Gegenstand der Steuerung und Governance im Bildungsbereich darzulegen.
5#
發(fā)表于 2025-3-22 11:32:03 | 只看該作者
Rachid Guerraoui,Nirupam Gupta,Rafael Pinotndungsbreite im Bereich der Bildungsforschung und hebt schlie?lich ihr spezifisches Analysepotenzial heraus. Ziel ist es, die Soziologie der Konventionen als eigenst?ndige theoretische Perspektive auf den Gegenstand der Steuerung und Governance im Bildungsbereich darzulegen.
6#
發(fā)表于 2025-3-22 15:31:51 | 只看該作者
Rachid Guerraoui,Nirupam Gupta,Rafael Pinotstellung mit Bildern, Zeichnungen, Diagrammen und Tabellen einen schnellen Zugriff auf das gesuchte Wissensgebiet bzw. auf die nachzuschlagenden Einzelheiten erh?lt. Systematisch organisierte Querverweise vermitteln die Komplexit?t und Vernetzung der Ingenieurdisziplinen der Eisenbahninfrastruktur.978-3-642-30021-9
7#
發(fā)表于 2025-3-22 20:05:38 | 只看該作者
8#
發(fā)表于 2025-3-23 00:17:12 | 只看該作者
9#
發(fā)表于 2025-3-23 01:56:40 | 只看該作者
10#
發(fā)表于 2025-3-23 06:02:55 | 只看該作者
Optimal Robustness,xtensively used in this chapter.). A similar result was also shown in the non-convex case, but in terms of approximate stationarity. While we presented some simple .-robust averaging rules, the resulting training error is not optimal for many of those schemes, e.g., Krum, geometric median, and coord
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