What Is Federated Learning?
October 13, 2019 by NICOLA RIEKE [출처]
모델 받아서 자신의데이터로 학습후 모델만 전달, 반복...
- 일부 학습 데이터는 서로 다른 공간에 나누어져 있다.
- (eg. 의료 데이터는 프라이버시 이슈로 병원을 벗어 날수 없으며, 각 병원마다 보유 하고 각 병원 데이터로만 학습을 진행 하기에 bias될 가능성이 크다)
연합 학습은 다른 공간에 있는 데이터를 학습할수 있도록 해준다. (
Federated learning makes it possible for AI algorithms to gain experience from a vast range of data located at different sites.)민감한 의료 데이터를 직접 교환하지 않고, 협업하여 모델 성능 개선에 참여 할수 있도록 한다.
How Federated Learning Works
https://www.youtube.com/watch?time_continue=68&v=Jy7ozgwovgg&feature=emb_logo
the model is trained in multiple iterations at different sites.
한곳에서 자신의 데이터로 학습하고 학습된 모델을 연합 서버로 전달, 다른 병원서 해당 모델을 넘겨 받아 자시의 데이터로 학습후 학습된 모델을 다시 연합 서버로 전달...반복
엔비디아가 클라라 연합학습(Clara Federated Learning, 이하 클라라 FL)을 최초로 공개