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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
강윤희 (백석대학교) 강명주 (넥타르소프트)
저널정보
ICT플랫폼학회 JOURNAL OF PLATFORM TECHNOLOGY JOURNAL OF PLATFORM TECHNOLOGY Vol.11 No.4
발행연도
2023.8
수록면
80 - 88 (9page)

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인공지능 분야에서 학습모델을 구성하기 위해서는 학습데이터의 수집이 선행되어야 하며, 학습데이터를 학습모델 구성이 이루어지는 중앙 서버로 전달하여야 한다. 연합 학습은 클라이언트 측면의 데이터 이동없이 협력적은 방법으로 전역 학습 모델을 구성하는 기계학습 방법이다. 연합학습은 개인 정보를 보호하기 위해 활용될 수 있으며, 개별 클라이언트에서 로컬 학습모델을 구성한 후 로컬 모델의 매개변수를 중앙에서 집계하여 전역 모델을 업데이트한다. 이 본문에서는 연합학습의 개선을 위해 기존의 학습 결과인 학습 매개변수를 사용한다. 이를 위해 연합학습 프레임워크인 Flower를 사용하여 실험을 수행한 후 알고리즘의 수행시간 및 최적화에 따른 결과를 평가하여 제시한다.
#Federated learning #Distributed learning #Flower #Optimization algorithms #Performance evaluation

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 점진적 연합학습
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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