프로젝트/방법론명:

연합학습시스템

유형:

프로젝트 및 방법론

개요:

연합학습시스템은 데이터 프라이버시를 보호하면서 여러 기관이 협력하여 기계 학습 모델을 개발할 수 있도록 하는 분산형 학습 방법론입니다.

추진/개발 주체:

주로 대형 IT 기업과 연구 기관들이 주도하여 개발합니다.

추진 시기:

2010년대 후반부터 본격적으로 연구 및 개발이 시작되었습니다.

적용 분야:

의료, 금융, 스마트폰 애플리케이션, IoT 등 데이터 프라이버시가 중요한 다양한 분야에 적용됩니다.

핵심 내용 및 구성:

연합학습시스템은 각 참여 기관이 자체 데이터를 로컬에서 학습하여 모델 업데이트를 생성하고, 이를 중앙 서버에 전송하여 글로벌 모델을 업데이트하는 방식으로 작동합니다. 데이터는 로컬에 남아있어 프라이버시가 보호되며, 참여자 간의 협력을 통해 보다 정교한 모델을 개발할 수 있습니다.

성과 및 영향:

데이터 프라이버시를 보장하면서도 다양한 데이터 소스를 활용할 수 있어, 특히 민감한 데이터가 많은 분야에서 혁신적인 AI 솔루션을 개발할 수 있는 기회를 제공합니다.

관련 사례:

구글의 Gboard 키보드 앱은 연합학습을 사용하여 사용자 입력 데이터를 수집하지 않고도 모델을 개선하는 데 성공한 사례로 알려져 있습니다.

이칭(alias):

Federated Learning System

참고 정보:

연합학습시스템은 데이터 보호 규제가 강화되는 환경에서 AI 기술의 발전을 지속하기 위한 중요한 방법론으로 주목받고 있습니다.