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Hooni

What is federated learning? Federated Learning이란 privacy-preserving model training으로 분산 네트워크 중 하나이다. Motivation mobile phone, wearable devie, autonomous vehicle은 매일 풍부한 데이터를 만들어내는 분산 네트워크 중 일부이다. 이러한 device들의 계산 능력이 증가하고, 개인 정보가 담긴 데이터의 전송이 민감한 문제로 야기됨에 따라 데이터를 local에 저장하고 계산을 dege device에서 하는 방법이 떠오르고있다. 이러한 방법으로 Federated Learning이 급부상하고 있다. Federated Learning의 적용 분야에는 휴대전화 사용자의 활동을 학습하거나 자율주행..

연합학습(Federated Learning) 현재 모바일 디바이스들에서 수집되는 다양하고 방대한 양의 데이터를 적극적으로 활용하기 위한 여러 연구가 진행되고 있으며 대표적으로 연합학습(Federated Learning)이 있다. 모바일 디바이스는 사용자와의 상호작용을 통해서 수 많은 데이터들이 생성되며 대부분의 데이터는 개인정보에 민감하다. 사진, 사용자의 위치, 채팅내역, 비밀번호 등은 모두 개인 정보보호가 필요한 데이터들이며 사용자는 이러한 데이터들이 디바이스 외부로 유출되는 것을 원하지 않는다. 이는 데이터의 익명성이 보장된다고 하여도 마찬가지이다. 연합학습은 모바일 디바이스에 저장된 데이터를 외부로의 유출 없이 머신러닝 모델 훈련에 사용한다. 데이터를 중앙서버로 보내 모델을 학습하는 방식이 아닌 ..

파이썬, 머신러닝, 딥러닝 등등을 하려면 콘솔 화면 또는 주피터 환경을 구축해야한다. 환경 구축은 숙련자에게도 만만치 않은 작업이다. 이러한 환경 구축을 하지 않고도 클라우드 환경에서 쉽게 할 수 있도록 구글에서 '코랩'을 제공하고 있다. https://colab.research.google.com/ Google Colaboratory colab.research.google.com 코랩에선 파이썬을 파이썬을 자유롭게 코딩할 수 있고, 텐서플로우나 케라스 등 딥러닝 라이브러리도 쉽게 사용할 수 있다. 데이터 관련 처리를 하다보면 자신의 데이터를 클라우드 상에서 올려서 테스트 해야할 때가 있다. 로컬 디스크에서 코랩 클라우드 상에 바로 업로드 하는 방법과 구글 드라이브 상에 올린 다음 연동 후 사용하는 방법..