연합 학습의 원리와 응용

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씨익북스 편집부 지음

씨익북스 2025년 01월 30일 출간

작품소개

책소개

"연합 학습의 원리와 응용"은 현대 인공지능과 머신 러닝의 혁신적인 접근 방식을 탐구하는 책입니다. 이 책은 분산 학습과 개인 정보 보호의 중요성을 강조하며, 다양한 데이터 소스에서 모델 업데이트를 수행하는 방법을 설명합니다. 클라이언트와 서버 간의 동기화 및 통신 비용을 최소화하는 알고리즘을 소개하고, 보안과 데이터 분산의 문제를 해결하는 연합 모델의 설계 원리를 다룹니다. 또한, 통합 학습을 통해 성능 평가를 최적화하고 사용자 데이터의 프라이버시를 보호하는 방법을 제시합니다. 에지 컴퓨팅과 협력적 학습의 장점을 활용하여 데이터 효율성을 극대화하는 이 책은, 인공지능 분야의 최신 트렌드를 이해하고자 하는 독자들에게 필수적인 가이드가 될 것입니다.

목차

"연합 학습의 기본 개념
분산 학습의 중요성
개인 정보 보호와 연합 학습
머신 러닝에서의 연합 학습 응용
데이터 소스의 다양성과 활용
모델 업데이트의 기초
클라이언트-서버 아키텍처 이해하기
동기화 기술의 발전
통신 비용 최적화 전략
알고리즘의 선택과 적용
보안 문제의 해결 방안
데이터 분산 기술의 현황
연합 모델의 설계 원칙
통합 학습과 그 이점
성능 평가의 기준과 방법
사용자 데이터의 안전한 처리
인공지능의 발전과 연합 학습
데이터 효율의 극대화
에지 컴퓨팅과 연합 학습의 연계
협력적 학습의 원리
프라이버시 강화 기술
연합 학습의 응용 사례
모델의 일반화와 성능
클라이언트 측의 데이터 처리
서버 측의 역할과 책임
연합 학습의 미래 전망
데이터의 비대칭 문제 해결
연합 학습의 실제 적용 사례
통신 프로토콜과 최적화
데이터 보안과 암호화 기술
연합 학습을 위한 최적화 알고리즘
사용자 맞춤형 모델 개발
협업을 통한 데이터 공유
연합 학습의 윤리적 고려사항
모델 업데이트 주기의 결정
클라이언트의 자율성과 통제
서버의 데이터 집계 방법
성능 평가를 위한 메트릭스
기계 학습에서의 협력적 접근
연합 학습의 기존 모델과 비교
데이터 소스의 품질 관리
프라이버시 보호를 위한 기술적 접근
에지 컴퓨팅의 장점과 단점
연합 학습의 사례 연구
클라이언트 간의 협업 모델
서버 아키텍처의 설계 원칙
연합 학습의 국제적 동향
데이터 분산의 이론적 배경
모델 성능 향상을 위한 전략
프라이버시 보호와 사용자 신뢰 구축
통신 비용 절감을 위한 혁신적 접근
연합 학습의 기술적 도전 과제
사용자 데이터의 동적 관리
연합 학습의 가치와 비즈니스 모델"

인물정보

저자(글) 씨익북스 편집부

"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.