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머신러닝 시스템은 방대한 양의 데이터를 처리하고, 그 과정에서 개인 정보를 활용하게 된다. 이때 개인 정보를 보호하면서 머신러닝 모델을 학습시키는 기술이 중요하며, 그중 하나가 바로 차등적 프라이버시 (Differential Privacy)이다. 이 글에서는 차등적 프라이버시의 개념, 작동 방식, 그리고 머신러닝 시스템에서의 활용 방법에 대해 알아보자. 🛡️ 차등적 프라이버시란 무엇인가? (What is Differential Privacy?)차등적 프라이버시는 데이터베이스에 질의 응답을 할 때, 개별 데이터의 존재 여부가 결과에 미치는 영향을 제한하는 기술이다. 즉, 특정 개인의 데이터가 데이터셋에 포함되어 있든 없든, 최종 결과가 크게 달라지지 않도록 보장한다. 이러한 방식으로 개인 정보를 보호하면..

머신러닝 분야에서 최근 각광받는 기술 중 하나가 바로 연합 학습 (Federated Learning)입니다. 개인 정보 보호와 분산된 데이터 환경에서의 모델 학습을 가능하게 하는 연합 학습의 기본 개념과 작동 원리를 자세히 알아보겠습니다. 💡 연합 학습이란 무엇인가요? (What is Federated Learning?)연합 학습은 여러 개의 분산된 장치나 서버에서 데이터를 직접 공유하지 않고, 각 장치에서 로컬 모델을 학습시켜 그 결과를 중앙 서버와 공유하는 방식으로 머신러닝 모델을 훈련하는 기술입니다. 즉, 데이터 자체를 이동시키지 않고, 모델 파라미터만 주고받는 것이 핵심입니다. 이러한 특성 덕분에 개인 정보 보호를 강화하면서도 다양한 데이터 소스를 활용하여 더욱 정확한 모델을 만들 수 있습니다..