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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..

🔍 시작하며기계 학습(Machine Learning, 머신 러닝) 분야는 데이터 속에서 의미 있는 패턴을 찾아내고, 이를 바탕으로 예측이나 의사 결정을 내리는 데 중점을 둔다. 군집화(Clustering, 클러스터링)는 이러한 기계 학습의 중요한 부분으로, 유사한 특성을 가진 데이터들을 그룹으로 묶는 비지도 학습 방법 중 하나이다. 이 글에서는 다양한 군집화 알고리즘 중 특히 널리 사용되는 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, 밀도 기반 공간 군집화) 방법에 대해 자세히 알아보도록 한다.💡 DBSCAN 군집화란?DBSCAN은 밀도 기반 군집화 알고리즘으로, 데이터 포인트들의 밀집 정도를 기반으로 군집을 형성한다. 다른..