Federated Deep Learning for Healthcare: A Practical Guide with Challenges and Opportunities ===================================================================== The healthcare industry has been revolutionized by the advent of deep learning, a subset of machine learning that uses neural networks to analyze complex data sets and make accurate predictions. However, the use of deep learning in healthcare also raises several challenges, such as data privacy and security concerns, the need for high-quality labeled data, and the lack of interpretability of the models. Federated deep learning offers a solution to these challenges by allowing multiple parties to collaborate on training a shared model while maintaining control over their own data. In this practical guide, we will explore the opportunities and challenges of federated deep learning in healthcare, providing readers with the knowledge they need to successfully implement this technology in their organizations. Introduction ------------ Federated deep learning is a decentralized approach to machine learning that enables multiple parties to jointly train a model on their collective data without sharing the data itself.

Federated Deep arning for Healthcare: Практическое руководство с проблемами и возможностями = Индустрия здравоохранения была революционизирована благодаря появлению глубокого обучения, подмножества машинного обучения, которое использует нейронные сети для анализа сложных наборов данных и составления точных прогнозов. Тем не менее, использование глубокого обучения в здравоохранении также поднимает несколько проблем, таких как проблемы конфиденциальности и безопасности данных, необходимость в высококачественных маркированных данных и отсутствие интерпретируемости моделей. Объединенное глубокое обучение предлагает решение этих проблем, позволяя нескольким сторонам совместно работать над обучением общей модели, сохраняя при этом контроль над собственными данными. В этом практическом руководстве мы рассмотрим возможности и проблемы федеративного глубокого обучения в здравоохранении, предоставляя читателям знания, необходимые для успешного внедрения этой технологии в своих организациях. Введение Федеративное глубокое обучение - это децентрализованный подход к машинному обучению, который позволяет нескольким сторонам совместно обучать модель на основе своих коллективных данных без совместного использования самих данных.

''