Posted by 연합학습(Federated Learning)이란?
연합학습(협력학습)은 로컬 데이터 샘플을 보유하고 있는 여러 분산형 장치, 서버에 걸쳐 알고리즘을 교환하지 않고 훈련하는 머신러닝 학습 방법이다.
Source: Wikipedia
연합 학습 방법은 개발자와 조직이 여러 위치에 분산된 훈련 데이터를 사용하여 딥러닝을 훈련할 수 있는 방법이며, 각 분산된 곳에서 사용자가 직접 사용하는 데이터를 처리하고 모델을 강화하며, 이 모델이 한 곳으로 모여 더욱 정교한 모델을 만들고 다시 배포하는 형태의 학습 방법이다. 간단히 말해, 개별 장치들이 로컬 데이터로 모델을 훈련시키고, 이 훈련된 모델의 파라미터만 중앙 서버와 공유다.
데이터를 직접 공유하지 않아도 되기 때문에 개인정보 보호에 탁월하며 적은 데이터의 양으로도 모델의 성능을 향상시킬 수 있다.
왜 중요한가?
- 개인 정보 보호: 개별 장치에서 생성된 데이터는 해당 장치를 떠나지 않는다. 이는 사용자의 프라이버시를 보호한다.
- 효율적인 데이터 활용: 중앙 집중식 데이터 수집에 비해 비용과 시간을 절약하면서 다양한 소스의 데이터를 활용할 수 있다.
- 네트워크 효율성: 데이터 전송량이 감소하여 네트워크 부하를 줄일 수 있다.
- 규제 준수 용이: GDPR(General Data Protection Regulation) 같은 데이터 보호 규정을 준수하는 데 도움이 된다.
어떻게 작동하나?
- 로컬 모델 훈련: 각 장치는 로컬 데이터를 사용하여 모델을 훈련시킨다.
- 모델 업데이트 공유: 훈련된 모델의 파라미터나 업데이트만을 중앙 서버와 공유한다.
- 중앙 집중식 업데이트: 서버는 여러 장치에서 받은 업데이트를 통합하여 모델을 개선한다.
- 최신화된 모델 배포: 개선된 모델을 다시 각 장치에 배포한다.
실제 적용 예시
- 스마트폰: 사용자의 타이핑 스타일을 학습하여 키보드 예측을 개선할 수 있다.
- 의료 분야: 병원들이 환자 데이터를 공유하지 않고도 공동으로 질병 예측 모델을 구축할 수 있다.
결론
연합학습은 데이터 사이언스와 인공지능 분야에서 데이터 프라이버시와 보안을 강화하는 동시에, 다양한 데이터 소스를 효율적으로 활용하는 새로운 방법을 제공한다. 이는 AI 기술의 미래에 큰 영향을 미칠 혁신적인 접근법으로, 데이터 사이언스의 방향을 재정립할 잠재력을 가지고 있다.