A detailed description of the plot of the book 'Federated Learning Principles Paradigms and Applications' As we enter the digital age, technology continues to evolve at an unprecedented pace, transforming every aspect of our lives. However, this rapid evolution can sometimes lead to a loss of control over our personal data and the way it is used. To address these concerns, Federated Learning (FL) has emerged as a new learning paradigm that decouples data collection and model training via multiparty computation and model aggregation. This groundbreaking book delves into the depths of FL, exploring its capabilities and benefits while addressing critical issues such as data privacy, data security, data access rights, and access to heterogeneous data. The book begins by introducing the general concepts of Machine Learning before summarizing the FL system setup and associated terminologies. It then presents a basic classification of FL and its application in various distributed computing scenarios, providing an integrated view of software-defined networks. Additionally, it examines the role of FL in Internet of Medical Things (IoT) systems and provides a pragmatic analysis of strategies for developing communication-efficient FL systems. One of the unique aspects of this book is its evaluation of privacy and security aspects in FL. It presents a comprehensive analysis of common challenges, proven threats, and attack strategies affecting FL systems, making it a valuable resource for those looking to understand the intricacies of this technology.

Подробное описание сюжета книги 'Federated arning Principles Paradigms and Applications'По мере того, как мы вступаем в цифровую эпоху, технологии продолжают развиваться беспрецедентными темпами, трансформируя каждый аспект нашей жизни. Однако такая быстрая эволюция иногда может привести к потере контроля над нашими личными данными и способом их использования. Чтобы решить эти проблемы, Federated arning (FL) стала новой парадигмой обучения, которая разделяет сбор данных и обучение моделей с помощью многопартийных вычислений и агрегации моделей. Эта новаторская книга углубляется в глубину FL, исследуя его возможности и преимущества при решении критических проблем, таких как конфиденциальность данных, безопасность данных, права доступа к данным и доступ к гетерогенным данным. Книга начинается с введения общих концепций машинного обучения перед обобщением настроек системы FL и связанной с ними терминологии. Затем он представляет базовую классификацию FL и ее применение в различных сценариях распределенных вычислений, обеспечивая интегрированное представление программно-определяемых сетей. Кроме того, в нем рассматривается роль ФЛ в системах Интернета медицинских вещей (IoT) и предоставляется прагматический анализ стратегий разработки коммуникационных систем ФЛ. Одним из уникальных аспектов этой книги является оценка аспектов конфиденциальности и безопасности в FL. В нем представлен всесторонний анализ общих проблем, проверенных угроз и стратегий атак, затрагивающих системы ФЛ, что делает его ценным ресурсом для тех, кто хочет разобраться в тонкостях этой технологии.

Description détaillée de l'histoire du livre 'Federated arning Principles Paradigmes and Applications'À mesure que nous entrons dans l'ère numérique, la technologie continue d'évoluer à un rythme sans précédent, transformant chaque aspect de notre vie. Cependant, une telle évolution rapide peut parfois conduire à une perte de contrôle sur nos données personnelles et sur la façon dont elles sont utilisées. Pour résoudre ces problèmes, Federated arning (FL) est devenu un nouveau paradigme d'apprentissage qui sépare la collecte de données et l'apprentissage des modèles par le biais de calculs multipartites et de l'agrégation des modèles. Ce livre novateur approfondit le LF en explorant ses capacités et ses avantages dans la résolution de problèmes critiques tels que la confidentialité des données, la sécurité des données, les droits d'accès aux données et l'accès aux données hétérogènes. livre commence par l'introduction de concepts généraux d'apprentissage automatique avant de résumer les paramètres du système FL et la terminologie associée. Il présente ensuite la classification de base FL et son application dans différents scénarios de calcul distribué, permettant une représentation intégrée des réseaux définis par logiciel. En outre, il examine le rôle des LF dans les systèmes d'Internet des objets médicaux (IoT) et fournit une analyse pragmatique des stratégies de développement des systèmes de communication des LF. L'un des aspects uniques de ce livre est l'évaluation des aspects de la vie privée et de la sécurité chez FL. Il présente une analyse complète des problèmes communs, des menaces éprouvées et des stratégies d'attaque qui affectent les systèmes de FLL, ce qui en fait une ressource précieuse pour ceux qui veulent comprendre les subtilités de cette technologie.

Descripción detallada de la trama del libro 'Federated arning Principes Paradigmas and Applications'A medida que entramos en la era digital, la tecnología continúa evolucionando a un ritmo sin precedentes, transformando cada aspecto de nuestras vidas. n embargo, esta rápida evolución a veces puede llevar a perder el control de nuestros datos personales y la forma en que se utilizan. Para resolver estos problemas, Federated Arning (FL) se ha convertido en un nuevo paradigma de aprendizaje que comparte la recopilación de datos y el aprendizaje de modelos a través de la computación multipartidista y la agregación de modelos. Este libro pionero profundiza en la FL, explorando sus posibilidades y ventajas a la hora de abordar problemas críticos como la privacidad de los datos, la seguridad de los mismos, los derechos de acceso a los datos y el acceso a datos heterogéneos. libro comienza introduciendo conceptos generales del aprendizaje automático antes de generalizar los ajustes del sistema FL y la terminología asociada. Luego presenta la clasificación básica de FL y su aplicación en diferentes escenarios de computación distribuida, proporcionando una representación integrada de las redes definidas por software. Además, aborda el papel del FL en los sistemas de Internet de las cosas médicas (IoT) y proporciona un análisis pragmático de las estrategias de desarrollo de los sistemas de comunicación del FL. Uno de los aspectos únicos de este libro es la evaluación de los aspectos de privacidad y seguridad en FL. Presenta un análisis exhaustivo de los problemas comunes, las amenazas probadas y las estrategias de ataque que afectan a los sistemas FL, lo que lo convierte en un recurso valioso para aquellos que quieren entender las sutilezas de esta tecnología.

Descrição detalhada da história do livro 'Federated arning Prínciples Paradigms and Implicações'À medida que entramos na era digital, a tecnologia continua a evoluir a um ritmo sem precedentes, transformando cada aspecto das nossas vidas. No entanto, esta rápida evolução pode ocasionalmente levar à perda de controle sobre os nossos dados pessoais e a forma como eles são usados. Para resolver esses problemas, a Federated arning (FL) tornou-se um novo paradigma de aprendizado que compartilha a coleta de dados e a formação de modelos através de computação multipartidária e agregação de modelos. Este livro inovador está se aprofundando na profundidade do FL, explorando suas capacidades e vantagens na resolução de problemas críticos como privacidade de dados, segurança de dados, permissões de dados e acesso a dados heterogêneos. O livro começa com a introdução de conceitos gerais de aprendizado de máquina antes de resumir as configurações do sistema FL e a terminologia associada. Em seguida, apresenta a classificação básica FL e sua aplicação em diferentes cenários de computação distribuída, garantindo uma representação integrada das redes de software definidas. Além disso, ele aborda o papel do FL nos sistemas de Internet das Coisas Médicas (IoT) e fornece uma análise pragmática das estratégias de desenvolvimento de sistemas de comunicação do FL. Um aspecto único deste livro é a avaliação dos aspectos de privacidade e segurança em FL. Ele apresenta uma análise completa dos problemas comuns, ameaças verificadas e estratégias de ataque que afetam os sistemas de FL, o que o torna um recurso valioso para aqueles que querem entender as sutilezas desta tecnologia.

Descrizione dettagliata della trama dì Federated arning Principes Paradigms and Application'Mentre entriamo nell'era digitale, la tecnologia continua a crescere a un ritmo senza precedenti, trasformando ogni aspetto della nostra vita. Tuttavia, questa rapida evoluzione può talvolta portare a una perdita di controllo sui nostri dati personali e sul modo in cui vengono usati. Per risolvere questi problemi, Federated arning (FL) è diventato un nuovo paradigma di apprendimento, che condivide la raccolta dei dati e l'apprendimento dei modelli attraverso l'elaborazione multipartitica e l'aggregazione dei modelli. Questo innovativo libro si approfondisce nella profondità della FL per esplorare le sue capacità e i suoi vantaggi nella risoluzione di problemi critici quali la privacy dei dati, la sicurezza dei dati, i diritti di accesso ai dati e l'accesso ai dati eterogenei. Il libro inizia con l'introduzione dei concetti generali di apprendimento automatico prima di generalizzare le impostazioni del sistema FL e la terminologia associata. Presenta quindi la classificazione di base FL e la relativa applicazione in diversi scenari di elaborazione distribuita, fornendo una visualizzazione integrata delle reti definite dal software. Inoltre, descrive il ruolo del FL nei sistemi Internet delle cose mediche (IoT) e fornisce un'analisi pragmatica delle strategie di sviluppo dei sistemi di comunicazione FL. Uno degli aspetti unici di questo libro è la valutazione della privacy e della sicurezza in FL. Fornisce un'analisi completa dei problemi generali, delle minacce collaudate e delle strategie di attacco che colpiscono i sistemi FL, rendendola una risorsa preziosa per coloro che desiderano capire le finezze di questa tecnologia.

Ausführliche Beschreibung der Handlung des Buches „Federated arning Principles Paradigmen und Anwendungen“ Während wir in das digitale Zeitalter eintreten, entwickelt sich die Technologie in einem beispiellosen Tempo weiter und verändert jeden Aspekt unseres bens. Eine solche schnelle Entwicklung kann jedoch manchmal dazu führen, dass wir die Kontrolle über unsere persönlichen Daten und deren Verwendung verlieren. Um diese Herausforderungen anzugehen, hat sich Federated arning (FL) zu einem neuen rnparadigma entwickelt, das die Datenerfassung und das rnen von Modellen durch Mehrparteienberechnungen und Modellaggregation voneinander trennt. Dieses bahnbrechende Buch taucht tief in die Tiefe von FL ein und untersucht seine Möglichkeiten und Vorteile bei der Lösung kritischer Probleme wie Datenschutz, Datensicherheit, Datenzugriffsrechte und Zugriff auf heterogene Daten. Das Buch beginnt mit der Einführung allgemeiner Konzepte des maschinellen rnens vor der Zusammenfassung der Einstellungen des FL-Systems und der zugehörigen Terminologie. Es präsentiert dann die grundlegende FL-Klassifizierung und ihre Anwendung in verschiedenen verteilten Computerszenarien und bietet eine integrierte Darstellung von softwaredefinierten Netzwerken. Darüber hinaus untersucht es die Rolle von FL in Systemen des Internet of Medical Things (IoT) und liefert eine pragmatische Analyse von Strategien zur Entwicklung von FL-Kommunikationssystemen. Ein einzigartiger Aspekt dieses Buches ist die Bewertung der Datenschutz- und cherheitsaspekte in FL. Es bietet eine umfassende Analyse der allgemeinen Probleme, bewährten Bedrohungen und Angriffsstrategien, die FL-Systeme betreffen, und ist damit eine wertvolle Ressource für diejenigen, die die Feinheiten dieser Technologie verstehen möchten.

Szczegółowa fabuła książki „Sfederowane zasady paradygmatów i aplikacji” Kiedy wkraczamy w erę cyfrową, technologia nadal postępuje w bezprecedensowym tempie, zmieniając każdy aspekt naszego życia. Jednak taka szybka ewolucja może czasami prowadzić do utraty kontroli nad naszymi danymi osobowymi i sposobem ich wykorzystania. Aby sprostać tym wyzwaniom, Federated arning (FL) stał się nowym paradygmatem uczenia się, który oddziela gromadzenie danych i uczenie się modeli poprzez obliczenia wielopartyjne i agregację modeli. Ta przełomowa książka zagłębia się w głębokość FL, badając jej możliwości i korzyści w rozwiązywaniu krytycznych problemów, takich jak prywatność danych, bezpieczeństwo danych, prawa dostępu do danych oraz dostęp do niejednorodnych danych. Książka rozpoczyna się od wprowadzenia ogólnych koncepcji uczenia maszynowego przed podsumowaniem ustawień systemu FL i powiązanej terminologii. Następnie przedstawia podstawową klasyfikację FL i jej zastosowanie w różnych rozproszonych scenariuszach obliczeniowych, zapewniając zintegrowaną reprezentację sieci zdefiniowanych przez oprogramowanie. Ponadto bada rolę FL w systemach IoT (Medical Things Internet) i zapewnia pragmatyczną analizę strategii rozwoju systemów komunikacyjnych FL. Jednym z unikalnych aspektów tej książki jest ocena aspektów prywatności i bezpieczeństwa w FL. Zapewnia kompleksową analizę wspólnych problemów, sprawdzonych zagrożeń i strategii ataku na systemy FL, co czyni go cennym zasobem dla tych, którzy chcą zrozumieć zawiłości tej technologii.

העלילה המפורטת של הספר "פרדיגמות ויישומים בעודנו נכנסים לעידן הדיגיטלי, הטכנולוגיה ממשיכה להתקדם בקצב חסר תקדים, משנה כל היבט בחיינו. עם זאת, אבולוציה מהירה זו עלולה לעתים להוביל לאובדן שליטה על המידע האישי שלנו ועל אופן השימוש בו. כדי להתמודד עם אתגרים אלה, הפכה Federated Arning (FL) לפרדיגמת למידה חדשה המפרידה בין איסוף נתונים לבין למידה מודלית באמצעות חישוב רב-חלקי וצבירה מודלית. ספר פורץ דרך זה מתעמק בעומק של FL על ידי בחינת היכולות והיתרונות שלו בהתייחסות לנושאים קריטיים כמו פרטיות מידע, אבטחת מידע, זכויות גישה לנתונים וגישה לנתונים הטרוגניים. הספר מתחיל בהצגת מושגי למידת מכונה כלליים לפני סיכום הגדרות מערכת FL ומינוחים קשורים. לאחר מכן היא מציגה את הסיווג הבסיסי של FL ואת היישום שלה בתרחישי מחשוב מבוזרים שונים, המספקים ייצוג משולב של רשתות מוגדרות תוכנה. בנוסף, היא בוחנת את התפקיד של FL במערכות Medical Things Internet (IoT) ומספקת ניתוח פרגמטי של אסטרטגיות פיתוח מערכות תקשורת FL. היבט ייחודי בספר זה הוא הערכת הפרטיות וההיבטים הביטחוניים של ה-FL. הוא מספק ניתוח מקיף של בעיות משותפות, איומים מוכחים ואסטרטגיות תקיפה המשפיעות על מערכות FL, מה שהופך אותו למשאב בעל ערך למי שרוצה להבין את המורכבות של טכנולוגיה זו.''

'Federe Öğrenme İlkeleri Paradigmaları ve Uygulamaları'nın Ayrıntılı Konusu Dijital çağa girerken, teknoloji hayatımızın her alanını dönüştürerek benzeri görülmemiş bir hızda ilerlemeye devam ediyor. Bununla birlikte, böyle hızlı bir evrim bazen kişisel verilerimiz ve kullanım şekli üzerinde kontrol kaybına yol açabilir. Bu zorlukları ele almak için, Federe Öğrenme (FL), çok partili hesaplama ve model toplama yoluyla veri toplama ve model öğrenmeyi ayıran yeni bir öğrenme paradigması haline geldi. Bu çığır açan kitap, veri gizliliği, veri güvenliği, veri erişim hakları ve heterojen verilere erişim gibi kritik konuların ele alınmasındaki yeteneklerini ve faydalarını keşfederek FL'nin derinliğine iniyor. Kitap, FL sistem ayarlarını ve ilgili terminolojiyi özetlemeden önce genel makine öğrenimi kavramlarını tanıtarak başlar. Daha sonra FL'nin temel sınıflandırmasını ve uygulamasını çeşitli dağıtılmış hesaplama senaryolarında sunar ve yazılım tanımlı ağların entegre bir temsilini sağlar. Ek olarak, Tıbbi Şeyler İnternet (IoT) sistemlerinde FL'nin rolünü inceler ve FL iletişim sistemleri geliştirme stratejilerinin pragmatik bir analizini sağlar. Bu kitabın benzersiz bir yönü, FL'deki gizlilik ve güvenlik yönlerinin değerlendirilmesidir. Ortak sorunların, kanıtlanmış tehditlerin ve FL sistemlerini etkileyen saldırı stratejilerinin kapsamlı bir analizini sağlar ve bu teknolojinin inceliklerini anlamak isteyenler için değerli bir kaynaktır.

حبكة مفصلة لـ «نماذج وتطبيقات مبادئ التعلم الموحدة» مع دخولنا العصر الرقمي، تستمر التكنولوجيا في التقدم بوتيرة غير مسبوقة، مما يغير كل جانب من جوانب حياتنا. ومع ذلك، يمكن أن يؤدي هذا التطور السريع أحيانًا إلى فقدان السيطرة على بياناتنا الشخصية وطريقة استخدامها. لمواجهة هذه التحديات، أصبح التعلم الموحد (FL) نموذجًا جديدًا للتعلم يفصل بين جمع البيانات وتعلم النماذج من خلال حساب الأحزاب المتعددة وتجميع النماذج. يتعمق هذا الكتاب الرائد في عمق FL من خلال استكشاف قدراته وفوائده في معالجة القضايا الحاسمة مثل خصوصية البيانات وأمن البيانات وحقوق الوصول إلى البيانات والوصول إلى البيانات غير المتجانسة. يبدأ الكتاب بإدخال مفاهيم التعلم الآلي العامة قبل تلخيص إعدادات نظام FL والمصطلحات ذات الصلة. ثم يقدم التصنيف الأساسي لـ FL وتطبيقه في مختلف سيناريوهات الحوسبة الموزعة، مما يوفر تمثيلًا متكاملاً للشبكات المحددة بالبرمجيات. بالإضافة إلى ذلك، فإنه يدرس دور FL في أنظمة إنترنت الأشياء الطبية (IoT) ويوفر تحليلًا عمليًا لاستراتيجيات تطوير أنظمة الاتصالات FL. أحد الجوانب الفريدة لهذا الكتاب هو تقييم جوانب الخصوصية والأمن في FL. يوفر تحليلاً شاملاً للمشاكل المشتركة والتهديدات المثبتة واستراتيجيات الهجوم التي تؤثر على أنظمة FL، مما يجعلها موردًا قيمًا لأولئك الذين يريدون فهم تعقيدات هذه التكنولوجيا.

《Federated Arning Principles Paradigms and Applications》一書情節的詳細描述隨著我們進入數字時代，技術繼續以前所未有的速度發展，改變了我們生活的方方面面。然而，如此迅速的演變有時會導致失去對我們個人數據及其使用方式的控制。為了解決這些問題，Federated Arning（FL）已成為新的學習範例，該範例通過多部分計算和模型聚合來共享數據收集和模型學習。這本開創性的書深入研究了FL的深度，探討了其解決關鍵問題的可能性和優勢，例如數據隱私，數據安全，數據訪問權和異構數據訪問。本書首先介紹了機器學習的一般概念，然後概括了FL系統的設置和相關術語。然後，他介紹了FL的基本分類及其在各種分布式計算場景中的應用，從而提供了軟件定義網絡的集成表示。此外，還研究了FL在醫學物聯網（IoT）系統中的作用，並對FL通信系統的開發策略進行了務實的分析。本書的一個獨特方面是對佛羅裏達州隱私和安全方面的評估。它全面分析了影響FL系統的常見問題，經驗證的威脅和攻擊策略，使其成為希望了解該技術復雜性的人們的寶貴資源。