개인화된 연방 학습
연합 학습은 데이터 이질성, 장치 이질성, 그리고 통신 효율성과 같은 도전 과제에 직면해 있습니다. 특히 데이터 이질성은 모든 클라이언트에 적용할 수 있는 단일 글로벌 모델을 훈련시키는 것이 어려워집니다. 개인화된 연합 학습(PFL)은 이러한 이질적인 환경에서 모델의 성능과 실용성을 향상시키기 위해 글로벌 모델을 각 클라이언트의 고유한 요구 사항에 맞게 조정하는 방법을 개발합니다.
연합 학습은 데이터 이질성, 장치 이질성, 그리고 통신 효율성과 같은 도전 과제에 직면해 있습니다. 특히 데이터 이질성은 모든 클라이언트에 적용할 수 있는 단일 글로벌 모델을 훈련시키는 것이 어려워집니다. 개인화된 연합 학습(PFL)은 이러한 이질적인 환경에서 모델의 성능과 실용성을 향상시키기 위해 글로벌 모델을 각 클라이언트의 고유한 요구 사항에 맞게 조정하는 방법을 개발합니다.