Potrebujeme váš súhlas na využitie jednotlivých dát, aby sa vám okrem iného mohli ukazovať informácie týkajúce sa vašich záujmov. Súhlas udelíte kliknutím na tlačidlo „OK“.
IEEE Guide for Architectural Framework and Application of Federated Machine Learning
NORMA vydaná dňa 19.3.2021
Označenie normy: IEEE 3652.1-2020
Dátum vydania normy: 19.3.2021
Kód tovaru: NS-1021119
Počet strán: 69
Približná hmotnosť: 207 g (0.46 libier)
Krajina: Medzinárodná technická norma
Kategória: Technické normy 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
Chcete mať istotu o platnosti využívaných predpisov?
Ponúkame Vám riešenie, aby ste mohli používať stále platné (aktuálne) legislatívne predpisy
Chcete vedieť viac informácií ? Pozrite sa na túto stránku.
Posledná aktualizácia: 2024-08-01 (Počet položiek: 2 341 429)
© Copyright 2024 NORMSERVIS s.r.o.