메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
문성환 (경희대학교) 한주혁 (경희대학교) 이원희 (경희대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국소프트웨어종합학술대회 논문집
발행연도
2021.12
수록면
1,431 - 1,433 (3page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
연합학습(Federated Learning, FL)은 다수의 로컬 클라이언트와 하나의 중앙 서버가 협력하여 분산된 훈련 데이터를 사용하여 글로벌 모델을 훈련시킬 수 있는 새로운 학습 패러다임이다. 로컬 클라이언트의 데이터 전송없이 학습한 모델의 가중치를 계산하고 이를 중앙 서버 에서 취합하여 전체 모델을 향상시킬 수 있다. 개인정보의 수집과 활용에 대한 규제가 강화됨에 따라 직접적인 데이터 공유가 필요없는 연합학습의 적용이 의료분야로 확대되고 있다. 본 연구에서는 자기공명영상(Magnetic Resonance Imaging, MRI) 데이터를 이용한 기계학습 기반 뇌연령 예측을 위한 연합학습 모델을 개발하였다. 중앙 서버는 학습을 위한 로컬 기계학습 기반 뇌연령 예측 모델을 각 클라이언트에게 전송하고, 사전에 클라이언트에게 ... 전체 초록 보기

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0