PyVertical: 수직 연합 학습(Vertical Federated Learning) 프레임워크

데이터 프라이버시는 AI 분야의 주요 과제입니다.

수직 연합 학습(Vertical Federated Learning)은 이 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 조직은 원본 데이터를 공유하지 않고도 서로 다른 데이터셋을 사용하여 모델을 학습시킬 수 있습니다.

PyVertical은 이 프로세스를 위한 새로운 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 Multi-headed Split Neural Networks에 초점을 맞추고 있습니다.

PyVertical이 유용한 이유는 다음과 같습니다:

  • Split Neural Networks를 지원합니다.
  • 여러 참여자 간의 데이터를 관리합니다.
  • 학습 과정에서 사용자 프라이버시를 보호합니다.
  • 복잡한 multi-headed 작업에 효과적입니다.

데이터가 여러 엔티티에 걸쳐 수직적으로 분할되어 있는 경우, 이 프레임워크를 사용하여 모델을 구축할 수 있습니다. 각 참여자는 자신의 데이터를 비공개로 유지하면서 공유 모델 구축에 기여합니다.

자세한 내용은 여기에서 확인하세요:

Source: https://dev.to/paperium/pyvertical-a-vertical-federated-learning-framework-for-multi-headed-splitnn-5408

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi