Federated learning1 Federated Learning - 데이터를 중앙화하지 않고 학습하는 분산 AI Federated Learning(연합학습)은 데이터는 기기·서버에 둔 채 모델만 협업 학습하는 분산 AI 방법론이다. 2025년 현재 개인정보 규제, 데이터 국경, 대규모 온디바이스 데이터의 부상으로 Federated Learning은 서비스 품질과 프라이버시를 동시에 추구하는 표준 옵션이 되었다.문제 제기: 데이터는 많은데 모을 수 없다의료·금융·모바일 키보드·IoT는 민감 데이터가 분산되어 있고 전송 자체가 제약된다. 단순 익명화는 재식별 위험이 남고, 중앙 집계형 파이프라인은 비용과 규제 리스크가 크다. 분산 AI는 이런 제약에서 성능을 끌어내는 현실적 해법이다.핵심 원리: 로컬 학습과 모델 집계클라이언트는 로컬 데이터로 미니배치를 학습하고, 업데이트(가중치/그라디언트)만 서버에 보낸다. 서버는 .. 2025. 11. 8. 이전 1 다음
