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초록·키워드
본 연구는 연합학습(Federated Learning)을 위한 MLOps 플랫폼을 구현하여 데이터 프라이버시와 머신러닝 기반 모델 관리를 향상시키고, 머신러닝 모델의 효율적인 개발 및 운영을 실현하는 플랫폼을 제안한다. 머신러닝 모델의 발전으로 다양한 분야에서 우수한 결과를 보여주고 있지만, 모델 개발과 관리는 복잡해지고 있다. MLOps는 모델 개발 및 운영을 자동화하고 최적화하는 방법론으로, 머신러닝 모델의 라이프 사이클을 관리하고 안정적이며 효율적인 운영을 가능하게 해준다. 연합학습은 데이터 분산 및 프라이버시의 문제를 해결하 ... 전체 초록 보기
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UCI(KEPA) : I410-151-24-02-089232239
