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Federated Deep Learning for Healthcare
A Practical Guide with Challenges and Opportunities
Inhalt
This book provides a practical guide to federated deep learning for healthcare including fundamental concepts, framework, and the applications comprising of domain adaptation, model distillation, and transfer learning. It covers concerns in model fairness, data bias, regulatory compliance, and ethical dilemmas.
Bibliografische Angaben
Oktober 2024, 252 Seiten, Advances in Smart Healthcare Technologies, Englisch
Taylor and Francis
978-1-03-268955-5
Inhaltsverzeichnis
Schlagworte
Inhalt
This book provides a practical guide to federated deep learning for healthcare including fundamental concepts, framework, and the applications comprising of domain adaptation, model distillation, and transfer learning. It covers concerns in model fairness, data bias, regulatory compliance, and ethical dilemmas.
Bibliografische Angaben
Oktober 2024, 252 Seiten, Advances in Smart Healthcare Technologies, Englisch
Taylor and Francis
978-1-03-268955-5