연합 학습 (Federated Learning)

연합 학습 (Federated Learning)

 

 

연합 학습 (협업 학습이라고도 함)은 각각 자체 데이터 세트를 사용하는 여러 독립 세션을 통해 알고리즘을 훈련하는 기계 학습 기술이다. 이 접근 방식은 로컬 데이터 세트가 하나의 교육 세션으로 병합되는 전통적인 중앙 집중식 기계 학습 기술뿐만 아니라 로컬 데이터 샘플이 동일하게 분포되어 있다고 가정하는 접근 방식과도 대조된다.

 

연합 학습을 사용하면 여러 행위자가 데이터를 공유하지 않고도 공통적이고 강력한 기계 학습 모델을 구축할 수 있으므로 데이터 개인 정보 보호, 데이터 보안, 데이터 액세스 권한 및 이기종 데이터에 대한 액세스와 같은 중요한 문제를 해결할 수 있다. 해당 애플리케이션은 국방, 통신, 사물인터넷 , 제약 등의 산업에 적용된다. 주요 공개 질문은 통합 학습이 통합 데이터 학습보다 바람직한 시기와 여부이다. 또 다른 미해결 질문은 장치의 신뢰성과 악의적인 행위자가 학습된 모델에 미치는 영향에 관한 것이다.

 

https://en.wikipedia.org/wiki/Federated_learning

Federated learning - Wikipedia