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논문 기본 정보
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초록·키워드
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
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