Potřebujeme váš souhlas k využití jednotlivých dat, aby se vám mimo jiné mohly ukazovat informace týkající se vašich zájmů. Souhlas udělíte kliknutím na tlačítko „OK“.
IEEE Guide for Architectural Framework and Application of Federated Machine Learning
Přeložit název
NORMA vydána dne 19.3.2021
Označení normy: IEEE 3652.1-2020
Datum vydání normy: 19.3.2021
Kód zboží: NS-1021119
Počet stran: 69
Přibližná hmotnost: 207 g (0.46 liber)
Země: Mezinárodní technická norma
Kategorie: 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 mít jistotu o platnosti užívaných předpisů?
Nabízíme Vám řešení, abyste mohli používat stále platné (aktuální) legislativní předpisy.
Chcete vědět více informací? Podívejte se na tuto stránku.
Poslední aktualizace: 04.07.2025 (Počet položek: 2 207 347)
© Copyright 2025 NORMSERVIS s.r.o.