Agricultural Supply Chain Using Federated Learning
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Produktdetails
Format
Kopierschutz
Ja
Family Sharing
Nein
Text-to-Speech
Nein
Erscheinungsdatum
15.06.2026
Herausgeber
Abhishek Kumar + weitereVerlag
Wiley-BlackwellSeitenzahl
410 (Printausgabe)
Dateigröße
12914 KB
Auflage
1. Auflage
Sprache
Englisch
EAN
9781394461288
Master the next evolution of agricultural intelligence with this definitive guide to federated learning, providing decentralized, privacy-preserving strategies needed to optimize global supply chains without compromising data sovereignty.
As global agriculture faces challenges such as climate variability, resource inefficiency, and data privacy concerns, traditional centralized AI systems struggle to operate at scale. Federated learning addresses these limitations by enabling decentralized, privacy-preserving model training across distributed datasets, supporting secure and collaborative optimization. This book explores how federated learning enhances precision farming, logistics optimization, and sustainable resource management through real-time, data-driven decision-making while respecting local variations and regulatory constraints. It bridges the gap between advanced AI technologies and practical agricultural supply chain management, covering foundational concepts, system architectures, and real-world implementations. Through case studies and applied insights, the book demonstrates how federated learning can improve productivity, reduce waste, and strengthen sustainability while maintaining data sovereignty. It offers a balanced perspective on both technical and managerial aspects, making it accessible to a wide audience while retaining depth for academic and industry professionals.
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