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IEEE Guide for Architectural Framework and Application of Federated Machine Learning
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NORM herausgegeben am 19.3.2021
Bezeichnung normen: IEEE 3652.1-2020
Ausgabedatum normen: 19.3.2021
SKU: NS-1021119
Zahl der Seiten: 69
Gewicht ca.: 207 g (0.46 Pfund)
Land: Internationale technische Norm
Kategorie: Technische Normen IEEE
New IEEE Standard - Active.
Federated machine learning defines a machine learning framework that allows a collective model to be constructed from data that is distributed across repositories owned by different organizations or devices. A blueprint for data usage and model building across organizations and devices while meeting applicable privacy, security and regulatory requirements is provided in this guide. It defines the architectural framework and application guidelines for federated machine learning, including description and definition of federated machine learning; the categories federated machine learning and the application scenarios to which each category applies; performance evaluation of federated machine learning; and associated regulatory requirements.
ISBN: 978-1-5044-6892-3, 978-1-5044-7053-7, 978-1-5044-7054-4
Number of Pages: 69
Product Code: STDAPE24312, STD24407, STDPD24407
Keywords: computation efficiency, economic viability, federated machine learning (FML), IEEE 3652.1™, incentive mechanism, machine learning, model performance, privacy, privacy regulations, security
Category: Computer Communications and Networking|Robotics
Draft Number: P3652.1/D6.1, Jul 2020 - APPROVED DRAFT
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Letzte Aktualisierung: 2024-08-01 (Zahl der Positionen: 2 341 429)
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