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1. Introduction
2. Preliminary
3. Fundamental Theory and Algorithms of Edge Learning
4. Communication-Efficient Edge Learning
5. Computation Acceleration
6. Efficient Training with Heterogeneous Data Distribution
7. Security and Privacy Issues in Edge Learning Systems
8. Edge Learning Architecture Design for System Scalability
9. Incentive Mechanisms in Edge Learning Systems
10. Edge Learning Applications

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Edge learning for distributed big data analytics : theory, algorithms, and system design 이용현황 표 - 등록번호, 청구기호, 권별정보, 자료실, 이용여부로 구성 되어있습니다.
등록번호 청구기호 권별정보 자료실 이용여부
0002908197 005.758 -A22-2 서울관 서고(열람신청 후 1층 대출대) 이용가능

출판사 책소개

알라딘제공
Discover this multi-disciplinary and insightful work, which integrates machine learning, edge computing, and big data. Presents the basics of training machine learning models, key challenges and issues, as well as comprehensive techniques including edge learning algorithms, and system design issues. Describes architectures, frameworks, and key technologies for learning performance, security, and privacy, as well as incentive issues in training/inference at the network edge. Intended to stimulate fruitful discussions, inspire further research ideas, and inform readers from both academia and industry backgrounds. Essential reading for experienced researchers and developers, or for those who are just entering the field.

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