연합 학습의 작동 원리: 주요 이점과 실용적인 예시

연합 학습이란 무엇이며, 어떻게 작동하나요?

연합 학습은 "여러 디바이스 또는 서버가 원시 데이터를 교환하지 않고 AI 모델을 학습시키기 위해 협력하는 분산형 기계 학습 접근 방식"을 의미합니다. 각 디바이스는 자체 정보를 사용하여 모델을 학습시킵니다. 그런 다음, 중앙 서버에 업데이트만 전송하며, 중앙 서버는 이러한 업데이트를 결합하여 주 모델을 개선합니다.

이 과정은 크게 4단계로 나뉩니다:

• 모델 초기화: 이 단계에서 중앙 서버는 초기 모델을 생성하여 전화기, 센서, 또는 소형 서버와 같은 여러 디바이스로 전송합니다. 서버는 훈련에 대한 지침을 제공하며, 여기에는 총 라운드 수와 기타 설정이 포함됩니다.
• 로컬 훈련: 로컬 훈련 단계에서는 각 장치가 자체 데이터만 사용하여 모델을 훈련합니다. 장치는 모델의 예측을 정답과 비교한 후, 정확도를 높이기 위해 모델을 업데이트합니다. 이 과정은 지침에 따라 여러 번 반복됩니다. 훈련이 완료되면 각 장치는 모델이 어떻게 변경되었는지를 계산하는데, 이를 로컬 업데이트라고 합니다.
• 업데이트 공유 및 집계: 훈련 후 장치들은 원본 데이터를 보내는 대신 자신의 업데이트를 서버와 공유합니다. 서버는 일반적으로 평균화를 통해 이러한 모든 업데이트를 결합하여 새로운 글로벌 모델을 생성합니다. 기여한 업데이트가 어떤 장치에 해당하는지 알 수 없도록 추가 보안 방법을 적용할 수 있습니다.
• 모델 분배: 마지막으로 모든 장치는 서버에서 업데이트된 글로벌 모델을 받아 다음 라운드 훈련을 시작하며 더 많은 지식과 정확성을 획득합니다.

AI에서 연합 학습의 세 가지 유형은 무엇인가요?

연합 학습은 데이터가 공유되는 방식에 따라 다르게 작동할 수 있습니다. 세 가지 주요 유형은 다음과 같습니다:

• 수평 연합 학습: 이는 서로 다른 그룹이 동일 유형의 데이터를 보유하지만 각각 다른 사람들과 관련이 있을 때 발생합니다. 예를 들어, 여러 도시의 병원이 환자의 vital signs, 진단, 혈액 검사의 결과 등을 포함한 의료 데이터를 수집하고, 중앙 서버로 업데이트를 전송하는 경우를 생각해 보십시오. 서버는 이러한 업데이트를 결합하여 모든 병원의 데이터를 학습하는 모델을 학습시키지만, 개별 환자의 기록은 절대 확인하지 않습니다.
• 수직 연합 학습: 이는 동일한 사람에 대한 데이터를 다루면서도 서로 다른 종류의 정보를 보유하고 있을 때 사용됩니다. 예를 들어, 온라인 소매업체는 고객의 과거 구매 정보에 대해 알고 있고 은행은 해당 고객의 신용 점수에 대해 알고 있습니다. 은행과 소매업체는 함께 사기 탐지 또는 상품 추천을 위한 모델을 학습할 수 있으나, 각자의 정보의 한계는 드러내지 않습니다. VFL은 데이터 특징이 다르지만 사용자 또는 샘플 ID가 동일할 때 잘 작동합니다.
• 연합 전이 학습: FTL 은 참가자의 데이터와 사람들이 완전히 다를 때 적용됩니다. 예를 들어, 한 도시의 소규모 소매업체와 다른 도시의 대규모 소매업체가 있다고 가정해 봅시다. 소규모 소매업체는 추천 모델을 훈련시키기에 충분한 데이터를 보유하지 못하고 있습니다. 하지만 FTL을 사용하여 대규모 소매업체의 모델을 활용할 수 있습니다. 고객과 데이터 특징이 다르더라도, 전이 학습 기술은 한 데이터 세트에서 다른 데이터 세트로 패턴을 활용합니다.

Pippit AI: 분산된 콘텐츠 제작에서 사용자를 지원합니다.

Pippit은 개인 브랜딩, 소셜 미디어 업데이트, 광고를 위한 고품질 마케팅 자료를 제작할 수 있는 올인원 도구입니다. 이를 통해 텍스트 입력을 몇 분 만에 매력적인 비디오나 이미지로 즉시 변환할 수 있습니다. 뿐만 아니라, 28개 이상의 언어를 지원하며 제품을 가져오고, 시각적 요소를 사용자 정의하고, 콘텐츠를 완성도로 편집하여 소셜 또는 전문 플랫폼에 공유할 수 있습니다.

분산 콘텐츠 생성을 위한 Pippit의 주요 기능

Pippit AI는 장치에서 전문 콘텐츠를 생산할 수 있는 옵션을 제공하며 프라이버시를 보장하면서 분산 콘텐츠 생성을 지원하는 기능을 제공합니다.

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1. 스마트 콘텐츠 생성을 위한 AI 기반 비디오 에이전트 모드

Pippit의 에이전트 모드는 텍스트 프롬프트를 완전한 비디오로 변환할 수 있습니다. 단순히 프롬프트를 입력하거나, 링크를 붙여넣거나, 미디어 파일을 업로드하거나 문서를 가져오면 AI가 몇 분 안에 비디오를 생성합니다. 스크립트를 다양한 언어로 작성하고, 자막, 음성, 아바타를 자동으로 추가합니다. 이는 원본 데이터를 다른 곳으로 전송하지 않고 로컬에서 비디오를 생성할 수 있음을 의미합니다.

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1. 맞춤형 디지털 아바타

Pippit에서는 아바타 라이브러리를 선택하거나 자신의 이미지를 사용해 목소리를 추가하고 비디오에 활용할 수 있는 아바타를 만들 수 있습니다. 이를 통해 소셜 미디어, 마케팅, 프레젠테이션 등 다양한 콘텐츠 제작 시 디지털 정체성을 제어할 수 있습니다.

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1. AI 디자인 도구를 사용한 빠른 이미지 생성

Pippit의 AI 디자인 도구는 Google DeepMind의 Nano Banana 텍스트-이미지 모델을 사용하여 간단한 텍스트 설명으로 이미지를 생성합니다. 뿐만 아니라 AI 인페인트 및 아웃페인트 옵션을 사용하여 사진을 편집하거나 요소를 추가 및 복원할 수 있습니다. 사진 품질을 향상시키거나 배경의 불필요한 객체를 지우개로 제거할 수도 있습니다.

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1. 전자 상거래 플랫폼과 원활하게 통합

Shopify 또는 TikTok 스토어에서 제품을 Pippit 계정으로 손쉽게 통합 및 가져올 수 있습니다. 그런 다음 AI를 사용하여 Shopify 제품 비디오 또는 프로모션 포스터를 제작하는 데 이미지를 사용하거나 클립을 활용할 수 있습니다. 제품 세부 정보(CSV 형식)를 가져오고 TikTok 계정에 비디오를 공유하면서 쇼핑 가능한 링크를 추가할 수도 있습니다.

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1. 정적인 사진에 생동감을 부여하세요.

Pippit의 "AI talking photo" 도구는 초상화를 사용하여 말하는 아바타 동영상으로 변환합니다. 스크립트를 추가하고, 목소리를 선택하며, 캡션을 오버레이하거나 아바타가 말할 음성 녹음을 업로드할 수 있습니다. 또한 미리 설정된 말하는 사진 템플릿과 트렌디한 오디오 라이브러리를 선택할 수 있습니다.

연합 학습 모델의 주요 장점은 무엇인가요?

연합 학습 프레임워크는 AI 시스템이 학습하는 방식과 더 안전하고 실제 환경에서 더 실용적으로 사용할 수 있도록 개선하는 여러 이점을 제공합니다:

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1. 향상된 데이터 개인 정보 보호: 연합 학습은 기기 자체에서 모델을 학습시키므로, 개인 정보가 기기를 벗어나지 않습니다. 이로 인해 민감한 데이터를 보호하고 누출, 해킹, 오용의 위험을 줄일 수 있습니다.
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2. 감소된 데이터 전송: 전체 데이터셋을 중앙 서버로 보내는 대신, 기기에서 모델로 업데이트나 변경 사항만 전송합니다. 네트워크를 통해 이동하는 데이터 양과 대역폭 요구를 줄입니다.
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3. 향상된 보안 및 준수: 원시 데이터가 로컬에 머물기 때문에, 분산형 연합 학습은 강력한 보안 조치를 지원합니다. 조직은 개인정보 보호 규칙과 법적 요구를 더 쉽게 따를 수 있으며 데이터 유출 위험을 줄일 수 있습니다.
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4. 다양한 장치에서의 확장성: 연합 학습(FL)은 대형 서버부터 스마트폰까지 다양한 장치와 호환됩니다. 여러 장치가 협력하여 모델을 학습하고, 각 장치의 데이터로 시간이 지나면서 시스템을 점점 더 똑똑하게 만듭니다.

연합 학습 모델의 예시는 무엇인가요?

• Google Assistant: 음성 인식을 향상시키기 위해 Google은 연합 학습을 Assistant에서 사용합니다. 이는 개인 오디오가 전화기를 벗어나지 않으며, AI가 장치에서 직접 학습된다는 것을 의미합니다.
• 자율 주행 차량: NVIDIA의 FLARE 플랫폼을 통해 각기 다른 국가의 자율 주행 차량들이 모델을 함께 학습할 수 있습니다. 각 차량은 개인정보 보호 규정을 준수하면서 현지 데이터를 공유하여 글로벌 시스템을 개선할 수 있습니다.
• 로봇공학: 로봇은 연합 학습을 사용하여 움직임, 의사 결정, 작업 수행 능력을 향상합니다. 예를 들어, FLDDPG 시스템은 군집 로봇 공학에서 연합 학습을 활용합니다. 통신이 원활하지 않거나 제한된 환경에서도 각 로봇이 개별적으로 학습하고 모델 업데이트를 공유함으로써 그룹의 내비게이션 및 의사 결정 능력을 개선할 수 있습니다.
• 의료: MedPerf 플랫폼은 연합 학습을 통해 여러 병원에서 의료 AI 모델을 테스트하고 개선합니다. 현지 업데이트는 모델 업데이트를 통해 결합되어, 환자 정보를 보호하고 개인정보를 보장하면서도 실제 데이터에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.

결론

이 글에서는 연합 학습이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 세 가지 주요 유형에 대해 탐구했습니다. 또한 이 기술이 실제로 어떻게 작동하는지를 보여주는 장점과 실제 사례를 공유했습니다. Pippit AI는 콘텐츠 제작에서 유사한 원칙을 사용하며 데이터를 제어하면서 동영상, 이미지 및 아바타를 생성할 수 있습니다. 지금 Pippit을 사용하여 개인정보를 존중하는 콘텐츠를 만들어 보세요.

자주 묻는 질문

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1. 분산형 연합 학습이란 무엇인가요?

분산형 연합 학습은 여러 장치나 조직에서 자체 데이터를 사용해 AI 모델을 훈련하고 업데이트만 공유하는 방식을 의미합니다. 이 방식은 개인정보를 보호하고 데이터 전송을 줄이며, 모델이 다양한 소스에서 학습할 수 있도록 합니다. Pippit을 사용하면 기기에서 동영상, 이미지 및 아바타를 생성할 수 있습니다. 여러 언어로 스크립트를 생성하고, 이미지를 편집하며, 아바타를 맞춤 설정할 수 있으며, 원본 파일은 기기 내에 유지됩니다.

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1. 무료로 이용할 수 있는 연합 학습 튜토리얼이 있나요?

네, 온라인에서 여러 무료 연합 학습 강좌, 단계별 가이드 및 데모를 통해 장치에서 로컬로 모델이 학습되고 업데이트가 글로벌 모델을 향상시키기 위해 공유되는 방법을 배울 수 있습니다. 피핏(Pippit)을 사용하면 콘텐츠 제작에 이와 유사한 접근 방식을 적용할 수 있습니다. 자동 자막 및 음성을 포함한 비디오 생성, AI 업스케일, 인페인팅 또는 아웃페인팅을 활용한 이미지 디자인 또는 편집, 그리고 자신의 사진으로 AI 아바타를 생성할 수 있습니다. 피핏(Pippit)은 이러한 기능을 바로 기기에서 실험할 수 있게 하여, 파일이 비공개로 유지되는 가운데 콘텐츠 제작을 탐구하고 연습할 수 있도록 합니다.

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1. 구글이 연합 학습을 사용하나요?

네, 구글은 구글 어시스턴트와 스마트폰 키보드 같은 여러 제품에서 연합 학습을 활용하고 있습니다. 피핏(Pippit)을 사용하면 디지털 마케팅, 제품 홍보 등을 위한 콘텐츠 제작에 직접적인 접근 방식을 시도할 수 있습니다. 이 모든 작업은 기기 내에서 이루어지므로, 창의적인 기능을 실험하는 동안 원본 미디어는 비공개로 유지됩니다.