Privacy-preserving machine learning: a use-case-driven approach to building and protecting ML pipelines from privacy and security threats
Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Beteilige Person: Aravilli, Srinivasa Rao (VerfasserIn)
Format: Elektronisch E-Book
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Birmingham, UK Packt 2024
Links:https://portal.igpublish.com/iglibrary/search/PACKT0007238.html
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Umfang:1 Online-Ressource (xx, 381 Seiten) Diagramme
ISBN:9781800564220