#페더레이티드러닝 #연합학습 #분산학습 #데이터프라이버시 #ai보안 #프라이버시보호ai #분산형머신러닝 #개인정보보호 #ai기술 #데이터거버넌스 #온디바이스ai1 데이터 프라이버시와 AI 혁신의 조화: 페더레이티드 러닝(Federated Learning) 심층 분석 서론인공지능(AI) 모델의 성능 향상을 위해서는 대규모 데이터셋이 필수적입니다. 그러나 개인 정보 보호 규정 강화와 데이터 보안의 중요성이 강조되면서, 중앙 집중식 데이터 수집 및 학습 방식은 여러 가지 제약에 직면하고 있습니다. 이러한 배경 속에서 **페더레이티드 러닝 (Federated Learning, 연합 학습)**은 데이터 프라이버시를 보호하면서 분산된 환경에서 AI 모델을 효과적으로 학습시킬 수 있는 혁신적인 기술로 주목받고 있습니다. 본 게시물에서는 페더레이티드 러닝의 핵심 개념, 작동 방식, 다양한 활용 사례, 그리고 미래 전망까지 심층적으로 분석하여 독자 여러분의 이해를 돕고자 합니다.1. 페더레이티드 러닝(Federated Learning)의 핵심 개념 및 작동 방식페더레이티드 러닝은 .. 2025. 5. 23. 이전 1 다음
