[Machine Learning] Federated Learning (연합 학습)

Federated Learning은 로컬 데이터 샘플을 보유한 여러 분산형 edge device 또는 server에서 모델을 교환하지 않고도 학습할 수 있는 머신 러닝 접근 방식이다. 중앙 서버와 같은 한 곳에서 모든 데이터를 수집하는 대신 데이터가 저장된 곳으로 모델을 보내 로컬에서 학습한 다음 학습한 내용(예: model updates 또는 gradients)만 중앙 서버나 aggregator로 다시 보낸다. 이 프로세스는 원시 데이터가 디바이스를 벗어나지 않고 집계된 insight만 공유되므로 사용자 개인정보를 보호하는 데 도움이 된다. 특히 의료(환자 데이터), 금용(거래 기록) 또는 IoT(사물 인터넷) 디바이스와 같이 데이터 개인 정보 보호가 중요한 시나리오에서 유용하다. 또한 네트워크를 통해..
기술(Tech, IT)/머신 러닝(Machine Learning) 2024. 5. 5. 04:44
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