연합 학습의 원리와 응용 - 분산 학습, 개인 정보 보호, 머신 러닝, 데이터 소스, 모델 업데이트, 클라이언트, 서버, 동기화, 통신 비용, 알고리즘, 보안, 데이터 분산, 연합 모델, 통합 학습, 성능 평가, 사용자 데이터,
작품 정보
"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.
*생성형 GPT를 활용하여 제작되었습니다.
작가 소개
"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.
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