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Explicabilidade na aprendizagem federada
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"Explainability in Federated Learning" oferece uma exploração abrangente da integração da IA explicável (XAI) em sistemas de aprendizagem federada (FL). O livro começa por delinear os fundamentos da FL e da XAI antes de se aprofundar na sua intersecção, destacando os desafios e benefícios da interpretabilidade em ambientes descentralizados. Apresenta várias técnicas de explicabilidade adaptadas à FL, enfatizando a personalização, o tratamento de dados heterogéneos e o funcionamento em ambientes com recursos limitados. Os capítulos principais abordam a confiança, a justiça e a transparência, apoiados por estudos de casos reais e ferramentas de visualização. As implicações éticas, legais e sociais são discutidas juntamente com as perspectivas adversárias. O livro conclui com estratégias de benchmarking e futuras direcções de investigação, servindo como um guia vital para investigadores, programadores e decisores políticos que pretendam criar modelos de FL transparentes e fiáveis.
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"Explainability in Federated Learning" oferece uma exploração abrangente da integração da IA explicável (XAI) em sistemas de aprendizagem federada (FL). O livro começa por delinear os fundamentos da FL e da XAI antes de se aprofundar na sua intersecção, destacando os desafios e benefícios da interpretabilidade em ambientes descentralizados. Apresenta várias técnicas de explicabilidade adaptadas à FL, enfatizando a personalização, o tratamento de dados heterogéneos e o funcionamento em ambientes com recursos limitados. Os capítulos principais abordam a confiança, a justiça e a transparência, apoiados por estudos de casos reais e ferramentas de visualização. As implicações éticas, legais e sociais são discutidas juntamente com as perspectivas adversárias. O livro conclui com estratégias de benchmarking e futuras direcções de investigação, servindo como um guia vital para investigadores, programadores e decisores políticos que pretendam criar modelos de FL transparentes e fiáveis.
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