IEEE

IEEE P3652.1

IEEE Draft Guide for Architectural Framework and Application of Federated Machine Learning

IEEE P3652.1

IEEE Draft Guide for Architectural Framework and Application of Federated Machine Learning


IEEE P3652.1

IEEE Проект руководства для архитектурной основы и применения федеративного Machine Learning


Действует

Дата ввода
Дата утверждения
Тип Цена
Электронная версия ( PDF ) 126.00
Печатная копия По запросу
Redline - Электронная версия ( PDF ) По запросу
Redline - Печатная копия По запросу

Наименования

IEEE P3652.1 IEEE Draft Guide for Architectural Framework and Application of Federated Machine Learning

IEEE P3652.1 IEEE Проект руководства для архитектурной основы и применения федеративного Machine Learning

Утверждено

Информация отсутствует

Область применения

Federated learning defines a machine learning framework that allows a collective model to be constructed from data that is distributed across data owners. This guide provides a blueprint for data usage and model building across organizations while meeting applicable privacy, security and regulatory requirements. It defines the architectural framework and application guidelines for federated machine learning, including: 1) description and definition of federated learning, 2) the types of federated learning and the application scenarios to which each type applies, 3) performance evaluation of federated learning, and 4) associated regulatory requirements.

Разделы

IEEE [2] IEEE Computer Society

Изменения

Информация отсутствует

Основополагающие документы

Информация отсутствует

Документ заменяют

Информация отсутствует

Документ заменил

Информация отсутствует

Основополагающие документы

Информация отсутствует