연합 학습

연합 학습은 데이터 프라이버시를 보장하면서 여러 분산 장치 또는 서버에서 모델을 학습할 수 있는 머신 러닝 접근 방식입니다. 연합 학습은 중앙 서버에 데이터를 풀링하는 대신 에지 디바이스나 분산 서버에서 로컬로 모델을 학습시킨 다음 결과를 집계합니다. 이 기술은 데이터 개인정보 보호, 보안 또는 대역폭 제약으로 인해 중앙 집중식 데이터 수집이 불가능한 시나리오에서 특히 유용합니다.

연합 학습의 작동 방식

연합 학습은 여러 장치 또는 노드에 모델 트레이닝 프로세스를 분산하여 작동합니다. 일반적으로 작동하는 방식은 다음과 같습니다:

1. 로컬 모델 학습: 각 디바이스 또는 노드는 자체 데이터를 사용하여 로컬에서 모델을 학습합니다.
2. 모델 업데이트: 로컬에서 학습된 모델이 그라데이션과 같은 업데이트를 생성하여 중앙 서버로 전송합니다.
3. 집계: 중앙 서버는 이러한 업데이트(원시 데이터 아님)를 집계하여 글로벌 모델을 구체화합니다.
4. 글로벌 모델 배포: 업데이트된 글로벌 모델은 추가 로컬 트레이닝을 위해 디바이스로 다시 전송됩니다.

이 반복 프로세스는 모델이 원하는 성능을 달성할 때까지 계속됩니다.

주요 기능 및 이점

• 개인 정보 보호: 원시 데이터는 로컬 장치를 벗어나지 않기 때문에 연합 학습은 데이터 프라이버시를 보장하고 GDPR과 같은 규정을 준수합니다.
• 효율적인 대역폭 사용: 모델 업데이트만 전송되므로 대용량 데이터 세트 전송의 필요성이 줄어듭니다.
• 확장성: 연합 학습은 스마트폰이나 IoT 장치와 같은 다양한 장치에서 대규모 교육을 지원합니다.

연합 학습의 응용

연합 학습은 데이터 개인정보 보호와 분산된 데이터 소스가 중요한 다양한 산업 분야에서 점점 더 많이 채택되고 있습니다. 다음은 몇 가지 대표적인 사용 사례입니다:

1. 건강 관리

병원과 의료 기관은 개인정보 보호법을 준수하면서 민감한 환자 데이터를 사용하여 머신러닝 모델을 공동으로 학습시킬 수 있습니다. 예를 들어

• 연합 학습은 의료 이미지 분석에 사용되어 여러 기관에서 환자 데이터를 공유하지 않고도 진단 모델을 개선할 수 있습니다. 의료 분야의 AI에 대해 자세히 알아보고 관련 애플리케이션을 살펴보세요.

2. 스마트폰 및 엣지 디바이스

기술 회사는 연합 학습을 사용하여 사용자 데이터를 보호하면서 기기에서 개인화된 경험을 개선합니다. 예를 들어

• Google 과 같은 키보드 앱은 연합 학습을 사용하여 사용자의 개인 입력 데이터에 액세스하지 않고도 예측 텍스트 및 자동 수정 기능을 향상시킵니다.

연합 학습 대 분산 교육

두 가지 접근 방식 모두 여러 디바이스에서 모델을 학습하는 것이지만 근본적으로 다릅니다:

• 데이터 저장소: 연합 학습에서는 데이터가 로컬 장치에 남아 있는 반면, 분산 교육에서는 일반적으로 중앙 집중식 데이터 스토리지가 사용됩니다.
• 개인 정보 보호: 연합 학습은 설계상 개인 정보 보호를 우선시하므로 민감한 애플리케이션에 적합합니다.

분산 교육에 대한 자세한 내용은 분산 교육( Ultralytics)을 참조하세요.

연합 학습의 과제

연합 학습의 장점에도 불구하고 연합 학습에는 어려움이 따릅니다:

• 이질성: 네트워크의 디바이스는 처리 능력, 데이터 품질 및 가용성이 다양할 수 있습니다.
• 통신 오버헤드: 디바이스와 중앙 서버 간의 잦은 통신은 지연 시간을 증가시킬 수 있습니다.
• 모델 집계: 모델 업데이트를 결합하는 효과적인 집계 방법을 설계하는 것은 복잡합니다.

관련 개념

• 엣지 AI: 연합 학습은 스마트폰이나 IoT 디바이스와 같은 엣지 디바이스에서 직접 모델을 학습하고 실행하는 엣지 AI와 밀접한 관련이 있습니다.
• 차등 개인정보 보호: 차등 개인정보 보호와 같은 기술은 모델 업데이트에 노이즈를 추가하여 추가적인 개인정보 보호를 위해 연합 학습을 더욱 향상시킬 수 있습니다.
• 머신 러닝: 연합 학습: 연합 학습은 머신 러닝의 광범위한 분야에서 고급 패러다임입니다.

연합 학습의 미래

연합 학습은 사용자의 개인 정보를 존중하면서 협업 모델 학습을 가능하게 함으로써 AI의 미래에서 중추적인 역할을 할 것으로 기대됩니다. 금융, 제조, 교육 등 다양한 분야에서 연합 학습의 도입이 증가함에 따라 모델 통합, 통신 효율성, 디바이스 호환성 등의 발전으로 그 기능이 더욱 향상될 것입니다.

최첨단 AI 솔루션과 개인정보 보호 기술을 통합하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 Ultralytics HUB를 방문하세요.