데이터보호2 연합 학습 기반 데이터 보호에 대한 모든 것: 개념부터 기술, 활용 사례까지 오늘날 디지털 시대의 가장 큰 이슈 중 하나는 데이터 보호와 개인 정보의 프라이버시 문제입니다. 기업과 기관들은 사용자 데이터를 활용하여 인공지능(AI) 모델을 개선하고 있지만, 그 과정에서 개인의 민감한 정보가 노출될 가능성이 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 기술이 바로 연합 학습(Federated Learning, FL)입니다. 연합 학습은 데이터의 보안을 유지하면서도 모델의 성능을 향상시키는 혁신적인 방법으로, 특히 금융, 의료, IoT 등 프라이버시가 중요한 분야에서 활발히 사용되고 있습니다. 연합 학습은 단순한 AI 학습 방식의 변화가 아니라 데이터 보호의 패러다임 전환을 의미합니다. 기존의 중앙 집중형 학습 방식에서는 모든 데이터를 중앙 서버로 모아야 했지만, 연합 학습에서는 .. 2025. 1. 16. AI 윤리: 인공지능의 발전과 윤리적 쟁점 AI 윤리: 인공지능의 발전과 윤리적 쟁점인공지능(AI)은 빠르게 발전하며 우리의 일상과 산업 전반에 걸쳐 중요한 역할을 하고 있습니다. AI는 의료, 교육, 금융, 교통 등 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 가져오고 있으며, 인간의 생활을 편리하게 만들어 주고 있습니다. 그러나 그와 동시에 AI의 활용이 새로운 윤리적 문제와 도덕적 고민을 불러일으키고 있습니다. 기술의 발전 속도가 빨라지는 만큼 윤리적인 기준과 법적 규제 마련이 그에 맞추어 발전하지 못하는 경우도 많습니다. 이 때문에 인공지능의 사용과 발전 방향에 대한 신중한 고민과 논의가 필수적입니다.AI 윤리는 단순한 기술적 논의에서 끝나는 것이 아니라, AI가 인간 사회에 미치는 영향, 공정성과 투명성의 문제, 그리고 책임 소재에 대한 고민까지 아.. 2024. 10. 20. 이전 1 다음