"Explainability in Federated Learning" offers a comprehensive exploration of integrating explainable AI (XAI) into federated learning (FL) systems. The book begins by outlining the fundamentals of FL and XAI before delving into their intersection, highlighting the challenges and benefits of interpretability in decentralized environments. It presents various explainability techniques tailored to FL, emphasizing personalization, handling of heterogeneous data, and operation in resource-constrained settings. Key chapters address trust, fairness, and transparency, supported by real-world case...

"Explainability in Federated Learning" bietet eine umfassende Untersuchung der Integration von erklärbarer KI (XAI) in föderierte Lernsysteme (FL). Das Buch beginnt mit einem Überblick über die Grundlagen von FL und XAI, bevor es sich mit deren Überschneidungen beschäftigt und die Herausforderungen und Vorteile der Erklärbarkeit in dezentralen Umgebungen hervorhebt. Es werden verschiedene Erklärungsmethoden vorgestellt, die auf FL zugeschnitten sind, wobei der Schwerpunkt auf Personalisierung, Umgang mit heterogenen Daten und Betrieb in ressourcenbeschränkten Umgebungen liegt....

"Explainability in Federated Learning" offre une exploration complète de l'intégration de l'IA explicable (XAI) dans les systèmes d'apprentissage fédéré (FL). Le livre commence par exposer les principes fondamentaux de l'apprentissage fédéré et de l'IA X avant de se plonger dans leur intersection, en soulignant les défis et les avantages de l'interprétabilité dans les environnements décentralisés. Il présente diverses techniques d'explicabilité adaptées à la FL, en mettant l'accent sur la personnalisation, la gestion de données hétérogènes et le fonctionnement dans des...