연합 학습이란 무엇인가요?
연합 학습은 여러 장치 또는 시스템이 원시 데이터를 교환하지 않고도 공유 모델을 공동으로 학습할 수 있는 머신 러닝(ML) 접근 방식입니다. 데이터를 중앙 서버로 전송하는 대신 모바일 디바이스와 같은 각 참여자가 데이터를 전송합니다, 엣지 서버또는 조직은 데이터에 대해 로컬로 모델을 학습시키고 모델 업데이트(예: 기울기 또는 가중치)만 중앙 코디네이터에게 보냅니다. 그런 다음 이러한 업데이트가 집계되어 글로벌 모델을 개선함으로써 데이터 프라이버시를 보호하고 대역폭 사용량을 줄입니다.
이 분산된 접근 방식은 데이터 프라이버시, 보안 또는 데이터 로컬리티가 우려되는 시나리오(예: 의료, 금융 또는 개인화된 모바일 서비스)에 이상적입니다. 연합 학습은 데이터를 온디바이스 또는 온프레미스에 보관함으로써 조직이 규정을 준수하는 동시에 분산된 데이터 세트에서 집단 학습의 이점을 누릴 수 있도록 도와줍니다.
연합 학습은 어떻게 진행되나요?
연합 학습 과정은 일반적으로 다음과 같은 단계로 진행됩니다:
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- 모델 초기화: 글로벌 모델은 중앙 서버 또는 코디네이터에서 초기화됩니다. 이 모델은 사전 학습된 모델일 수도 있고 무작위로 초기화된 모델일 수도 있습니다.
- 현지 교육: 클라이언트 디바이스의 하위 집합(예: 스마트폰, 엣지 노드 또는 병원)은 글로벌 모델을 수신하고 해당 데이터를 사용하여 로컬에서 학습합니다. 각 디바이스는 여러 epochs 고유한 데이터 세트를 기반으로 모델을 개선합니다.
- 모델 업데이트 공유: 클라이언트는 원시 데이터를 업로드하는 대신 업데이트된 모델 파라미터를 중앙 서버로 다시 전송합니다. 이러한 업데이트는 개인정보 보호를 강화하기 위해 암호화되거나 난독화되는 경우가 많습니다.
- 집계: 중앙 서버는 다음과 같은 기술을 사용하여 수신된 모든 업데이트를 집계합니다. 연합 평균(FedAvg)를 사용하여 새로운 버전의 글로벌 모델로 결합합니다.
- 모델 배포: 업데이트된 글로벌 모델은 클라이언트로 다시 전송되며, 모델이 수렴하거나 원하는 정확도 수준에 도달할 때까지 여러 라운드에 걸쳐 이 사이클이 반복됩니다.
이 반복 루프를 통해 데이터 로컬리티를 유지하면서 분산된 데이터로부터 학습할 수 있습니다. 개인정보 보호를 더욱 강화하기 위해 연합 학습은 차등 개인정보 보호 및 안전한 다자간 계산과 같은 기술과 결합되는 경우가 많습니다. 그 결과 데이터 소유권이나 기밀성을 손상시키지 않으면서도 협업적인 AI 개발을 지원하는 강력한 프레임워크가 탄생했습니다.
연합 학습의 유형
연합 학습은 다양한 데이터 배포 시나리오와 조직 설정에 맞게 설계된 여러 가지 형태로 제공됩니다. 이러한 유형을 이해하면 개인정보 보호, 인프라 및 공동 작업 목표에 가장 적합한 접근 방식을 결정하는 데 도움이 됩니다.
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- 수평적 연합 학습: 이 유형은 참가자가 동일한 기능 공간을 가진 데이터 세트를 가지고 있지만 사용자 샘플이 다른 경우에 사용됩니다. 예를 들어, 두 병원이 동일한 유형의 환자 데이터(연령, 증상, 진단)를 수집하지만 서로 다른 환자 집단을 대상으로 서비스를 제공할 수 있습니다. 수평 연합 학습을 사용하면 개별 기록을 공유하지 않고도 공동으로 모델을 훈련할 수 있습니다.
- 수직적 연합 학습: 이 경우 참가자들은 동일한 사용자에 대한 데이터를 가지고 있지만 서로 다른 기능 집합을 가지고 있습니다. 예를 들어, 은행과 이커머스 플랫폼이 동일한 고객에게 서비스를 제공하지만 한 쪽은 금융 데이터를, 다른 쪽은 구매 내역을 가지고 있을 수 있습니다. 수직 연합 학습은 공유 사용자 간에 데이터를 안전하게 정렬하여 공동 모델 학습을 가능하게 합니다.
- 연합 이전 학습: 데이터 세트의 샘플과 특징이 서로 다른 경우, 연합 전이 학습은 전이 학습 기법을 사용해 그 차이를 메웁니다. 이는 중복되는 데이터가 제한적이지만 서로의 지식을 통해 공동의 이익을 얻고자 할 때 유용하며, 이는 업계 간 협업에서 흔히 볼 수 있습니다.
- 크로스 디바이스 대 크로스 실로: 또 다른 차원은 규모와 신뢰입니다. 교차 디바이스 연합 학습에는 스마트폰이나 웨어러블과 같은 수백만 개의 엣지 디바이스가 참여하며, 각각 소량의 데이터를 제공합니다. 반대로 교차 사일로 학습에는 대규모 데이터 세트와 일관된 인프라를 갖춘 기업, 병원 또는 은행과 같이 더 적은 수의 안정적인 참여자가 참여합니다.
연합 학습 알고리즘
연합 학습 알고리즘은 분산된 클라이언트에서 로컬 모델 업데이트가 결합되고 최적화되는 방식을 관리합니다. 데이터 이질성, 제한된 통신 대역폭, 잠재적으로 신뢰할 수 없는 클라이언트를 고려해야 합니다. 다음은 일반적으로 사용되는 몇 가지 알고리즘입니다:
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- FedAvg: 가장 널리 사용되는 알고리즘인 FedAvg를 사용하면 클라이언트가 여러 기간 동안 로컬에서 모델을 학습시킨 다음 업데이트된 가중치만 서버로 전송할 수 있습니다. 서버는 이러한 업데이트의 평균을 계산하여 글로벌 모델을 개선합니다. 이 알고리즘은 성능과 통신 효율성 사이의 균형을 유지합니다.
- FedProx: FedAvg의 확장인 FedProx는 데이터 이질성을 해결하고 로컬 업데이트가 글로벌 모델에서 너무 멀리 이탈하는 것을 방지하기 위해 정규화 용어를 추가합니다. 이는 클라이언트 데이터 세트가 크게 다를 때 수렴을 개선합니다.
- 안전한 집계: 이는 훈련 알고리즘 자체가 아니라 종종 다른 알고리즘과 짝을 이루는 암호화 기술입니다. 보안 집계를 사용하면 서버가 개별 참가자의 업데이트를 학습하지 않고도 로컬 업데이트의 평균을 계산할 수 있으므로 개인정보 보호 계층이 추가됩니다.
- 적응형 연합 최적화: 이러한 고급 알고리즘에는 적응형 학습 속도( Adam 또는 Yogi)를 페더레이션 설정에 추가하여 성능을 개선하고 클라이언트 간에 비아이디(독립적이지 않고 동일하게 분산된) 데이터를 처리할 수 있습니다.
올바른 알고리즘을 선택하는 것은 사용 사례, 데이터의 특성, 속도와 정확성, 개인정보 보호 사이에서 어떤 절충안을 택할 것인지에 따라 달라집니다.
연합 학습 프레임워크
여러 조직과 개발자가 클라이언트-서버 조정, 안전한 모델 집계, 확장 가능한 배포와 같은 문제를 지원하기 위해 연합 학습 프레임워크를 만들어 인프라보다는 모델 설계와 실험에 집중할 수 있도록 했습니다. 다음은 가장 널리 사용되는 연합 학습 프레임워크 중 일부입니다:
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- IBM 연합 학습: IBM의 솔루션은 참여자 간에 민감한 데이터를 공유하지 않고도 모델 업데이트를 조정하여 여러 데이터 소스에서 안전하고 분산된 모델 학습을 가능하게 합니다.
- 텐서플로우 연합(TFF): Google에서 개발한 TFF는 텐서플로우를 사용하여 연합 학습 알고리즘을 실험할 수 있는 유연한 프레임워크입니다. 연합 환경의 시뮬레이션을 지원하고 사용자 지정 집계 및 훈련 전략을 구현하기 위한 빌딩 블록을 제공합니다.
- PySyft: OpenMined에서 만든 PySyft는 개인정보 보호 머신 러닝에 중점을 둔 Python 라이브러리입니다. 연합 학습, 차등 프라이버시, 암호화된 계산을 지원합니다. PySyft는 PyTorch와 통합되며 강력한 개인정보 보호를 보장하는 분산형 AI 시스템을 구축하기 위해 설계되었습니다.
- FATE(연합 AI 기술 인에이블러): WeBank에서 만든 FATE는 동형 암호화 및 안전한 다자간 계산과 같은 개인 정보 보호 기술이 적용된 연합 학습 환경을 제공합니다.
- 꽃(flwr): Flower는 고도로 사용자 정의가 가능하고 가벼운 연합 학습 프레임워크로, 모든 ML 라이브러리(예: PyTorch, TensorFlow 또는 scikit-learn)와 함께 작동합니다. 유연한 아키텍처를 통해 교육 및 산업 환경에서 연합 학습 시스템을 쉽게 프로토타이핑하고 확장할 수 있습니다.
산업 전반에 걸친 연합 학습 애플리케이션
규제 요건이 더욱 엄격해지고 분산된 데이터의 양이 증가함에 따라 연합 학습은 개인정보를 존중하고 규정 준수를 강화하며 조직 간의 협업을 장려하는 실행 가능하고 확장 가능한 AI 혁신 접근 방식을 제공합니다. 연합 학습은 원시 데이터를 노출하지 않고도 협업 모델 학습을 가능하게 함으로써 산업 전반에 걸쳐 수많은 사용 사례를 지원합니다.
헬스케어
병원 및 연구 기관 연합 학습을 사용하여 개인 정보를 침해하지 않고 분산된 환자 데이터에서 예측 모델을 구축합니다. 질병 조기 발견, 개인 맞춤형 치료 추천, 의료 영상 진단 등 다양한 분야에 활용되며, 모두 기관 외부로 유출되지 않는 데이터로 학습합니다.
금융
은행 및 보험 제공업체 연합 학습을 활용하여 사기를 탐지하고 신용 위험을 평가하며 개인화를 개선하는 동시에 고객 데이터를 사일로화하여 GDPR 및 HIPAA와 같은 규정을 준수할 수 있습니다. 여러 기관이 민감한 재무 기록을 노출하지 않고도 협업할 수 있습니다.
통신
모바일 네트워크 사업자 연합 학습을 사용하여 사용 패턴에 적응하는 온디바이스 모델을 통해 사용자 경험을 개선하고, 네트워크 성능을 최적화하며, 고객 데이터를 클라우드로 전송하지 않고도 예측 유지보수를 가능하게 합니다.
소매 및 이커머스
연합 학습 지원 협업 개인화 및 추천 엔진 전반적으로 리테일러 또는 플랫폼를 통해 개별 검색 및 구매 행동에 대한 기밀을 유지하면서 고객 인사이트를 개선할 수 있습니다.
제조 및 IoT
In 산업 환경연합 학습을 사용하면 센서 및 스마트 머신과 같은 엣지 디바이스가 로컬 데이터를 사용하여 이상 징후 감지, 예측 유지 관리 및 품질 관리를 위한 모델을 학습하여 지연 시간과 대역폭을 줄이면서 지적 재산(IP) 및 운영 데이터를 보호할 수 있습니다.
자율주행 차량
자동차 제조업체는 연합 학습을 사용하여 분산된 차량에서 수집한 데이터를 기반으로 내비게이션, 사물 인식, 운전자 행동을 위한 모델을 훈련합니다. 이를 통해 위치 및 사용 데이터를 안전하게 유지하면서 차량 전반에서 지속적인 학습을 지원합니다.
연합 학습의 이점
연합 학습은 데이터를 로컬로 유지하면서 분산된 데이터 소스에서 모델 학습을 가능하게 함으로써 기존의 중앙 집중식 머신 러닝에 대한 대안을 제공합니다. 이 접근 방식에는 다음과 같은 이점이 있습니다:
데이터 개인정보 보호 및 보안
연합 학습의 핵심 장점 중 하나는 원시 데이터가 소스 기기나 시스템을 벗어나지 않는다는 것입니다. 따라서 침해에 대한 노출을 최소화하고, GDPR 및 HIPAA와 같은 개인 정보 보호 규정을 준수하며, 중앙 집중식 데이터 저장과 관련된 위험을 줄일 수 있습니다.
데이터 보존 규정 준수
연합 학습을 통해 조직은 국경을 넘어 데이터를 전송하지 않고도 여러 지역 또는 관할권에서 모델을 학습할 수 있습니다. 이는 데이터 보존 규칙에 따라 민감한 데이터를 처리하는 방법과 장소를 제한하는 금융 및 의료와 같은 산업에서 특히 중요합니다.
데이터 전송 및 대역폭 비용 절감
연합 학습은 전체 데이터 세트가 아닌 모델 업데이트만 전송하므로 네트워크를 통해 전송해야 하는 데이터의 양을 크게 줄여주므로 대역폭이 제한적이거나 데이터 양이 많은 환경(예: 엣지 컴퓨팅 또는 IoT 배포)에 이상적입니다.
향상된 개인화
연합 모델은 디바이스에서 사용자의 행동을 직접 학습할 수 있으므로 사용자의 개인 정보를 침해하지 않으면서 다음 단어 예측이나 콘텐츠 추천과 같은 고도로 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.
엣지 디바이스 전반의 확장성
연합 학습은 스마트폰부터 센서, 엔터프라이즈 서버에 이르기까지 다양한 기기에서 작동하도록 설계되었습니다. 이러한 기능 덕분에 대규모 분산 교육이 필수적인 엣지 컴퓨팅 시나리오에 적합합니다.
데이터 공유 없는 협업
병원, 은행, 경쟁 기업 등 데이터를 공유할 수 없거나 공유하지 않으려는 조직도 공동 머신 러닝 이니셔티브에 협력할 수 있습니다. 연합 학습을 통해 데이터 주권을 유지하면서 더 정확한 모델을 공동으로 구축할 수 있습니다.
연합 학습은 개인정보 보호, 대역폭, 데이터 액세스 문제를 해결함으로써 데이터가 분산되어 있거나 민감하거나 엄격하게 규제되는 분야에서 새로운 혁신의 기회를 열어줍니다.
연합 학습의 과제
연합 학습은 개인 정보를 보호하는 AI에 대한 혁신적인 접근 방식을 도입하지만, 대규모 구현을 복잡하게 만들 수 있는 고유한 기술 및 운영 문제를 야기하기도 합니다. 다음은 발생할 수 있는 몇 가지 문제입니다:
데이터 이질성
연합 학습에서 데이터는 분산된 상태로 유지되며 다양한 디바이스, 환경 또는 조직에서 수집되는 경우가 많습니다. 이로 인해 비아이디 데이터가 발생하고, 이를 적절히 처리하지 않으면 모델 성능이 저하되거나 편향이 발생할 수 있습니다.
시스템 및 디바이스 가변성
클라이언트 기기는 컴퓨팅 성능, 연결성, 가용성 측면에서 매우 다양합니다. 따라서 특히 일부 클라이언트가 중도 탈락하거나 간헐적으로 사용할 수 없는 교차 장치 시나리오에서는 교육 라운드를 일관성 있게 조정하기가 어렵습니다.
통신 오버헤드
연합 학습은 원시 데이터를 공유할 필요성을 줄여주지만, 클라이언트와 중앙 서버 간에 모델 업데이트를 자주 전송해야 합니다. 이로 인해 대역폭 병목 현상이 발생할 수 있으며, 특히 대규모 모델이나 리소스가 제한된 장치를 다룰 때 더욱 그렇습니다.
개인 정보 보호 및 보안 위험
데이터가 직접 공유되지는 않지만, 모델 업데이트는 추론 또는 재구성 공격을 통해 민감한 정보를 유출할 수 있습니다. 차등 개인정보 보호, 보안 집계 또는 동형 암호화와 같은 강력한 방어 기능을 구현하면 복잡성과 계산 비용이 추가됩니다.
모델 융합 및 최적화
이질적이고 분산된 환경에서 모델을 훈련하면 컨버전스 속도가 느려지고 안정성이 떨어질 수 있습니다. 일관된 성능을 보장하려면 전문화된 최적화 기술과 신중한 집계 전략이 필요합니다.
디버깅 및 통합 가시성
검사할 중앙 집중식 데이터 세트가 없으면 성능 저하, 이상 현상 또는 장애의 근본 원인을 파악하기가 더 어려워집니다. 개발자는 클라이언트 행동, 데이터 드리프트, 업데이트 품질을 실시간으로 모니터링할 수 있는 툴을 구축해야 합니다.
이러한 어려움에도 불구하고 연합 학습 프레임워크에 대한 지속적인 연구와 발전으로 프로덕션에서 사용할 수 있는 가능성이 점점 높아지고 있습니다. 신중한 계획, 개인정보 보호 조치, 사려 깊은 모델 아키텍처를 통해 이러한 문제를 상당 부분 완화할 수 있습니다.
연합 학습을 구현하는 방법
연합 학습을 구현하려면 단순히 모델을 훈련하는 것뿐만 아니라 여러 클라이언트에 걸쳐 안전하고 분산된 학습을 설정하는 것도 포함됩니다. 모바일 디바이스, 엣지 센서, 조직 사일로 등 어떤 환경에서 작업하든 이 프로세스에는 신중한 설계와 적절한 툴이 필요합니다. 관련된 주요 단계는 다음과 같습니다:
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- 사용 사례와 참여자를 정의합니다: 해결하려는 문제와 교육에 참여할 주체를 파악하는 것부터 시작하세요. 사용자 디바이스(교차 디바이스 학습) 또는 여러 조직(교차 사일로 학습)이 될 수 있습니다. 참가자의 인프라, 데이터 유형 및 제약 조건을 이해하면 아키텍처와 전략을 수립하는 데 도움이 됩니다.
- 기본 모델을 준비합니다: 문제 도메인에 맞는 머신 러닝 모델 아키텍처를 개발하거나 선택하세요. 초기 모델은 일반적으로 공개 또는 합성 데이터로 학습하여 시작점을 설정한 후 연합 업데이트를 위해 클라이언트에 배포합니다.
- 환경을 설정합니다: 클라이언트-서버 통신, 모델 동기화 및 업데이트 집계를 관리하기 위해 연합 학습 프레임워크(예: TensorFlow Federated, PySyft 또는 Flower)를 구현하거나 채택합니다. 모델 배포를 처리하고 업데이트를 수집하도록 오케스트레이션 서버를 설정합니다.
- 클라이언트에 모델을 배포합니다: 기본 모델을 참여 클라이언트에 보냅니다. 각 클라이언트는 미리 정의된 기간 또는 단계 수 동안 개인 데이터를 사용하여 로컬에서 모델을 학습시킵니다.
- 현지 교육을 수행합니다: 각 클라이언트에서 로컬 모델 학습을 실행하면서 원시 데이터를 기기 내 또는 제자리에 유지합니다. 훈련 후에는 모델 업데이트(예: 그라데이션 또는 가중치)만 중앙 서버로 다시 전송됩니다.
- 모델 업데이트를 집계합니다: 서버에서 집계 알고리즘(일반적으로 FedAvg)을 적용하여 클라이언트 업데이트를 결합합니다. 이 단계에는 필터링, 가중치 부여 또는 보안 집계 또는 차등 개인정보 보호와 같은 개인정보 보호 기술 적용이 포함될 수 있습니다.
- 반복하고 반복합니다: 여러 라운드에 걸쳐 훈련 과정을 반복합니다. 반복할 때마다 모델이 업데이트되고 클라이언트에 재배포되어 더욱 정교해지며 점차 성능이 향상됩니다.
- 모니터링, 평가 및 배포 검증 데이터 세트를 사용하여 글로벌 모델의 성능을 정기적으로 평가합니다. 모델 정확도, 클라이언트 참여율, 데이터 드리프트와 같은 주요 지표를 모니터링하세요. 모델이 이상적인 성능 수준에 도달하면 프로덕션에 배포하세요.
- 보안 및 유지 관리: 교육을 시행하는 동안 강력한 보안 및 개인정보 보호 관행을 시행하세요. 암호화, 인증 및 감사 메커니즘을 사용하여 교육 프로세스의 무결성을 보호하고 참가자 간의 신뢰를 확보하세요.
10가지 핵심 사항 및 리소스
연합 학습에 대한 이해를 돕기 위해 연합 학습의 핵심 개념, 이점 및 과제에 관한 10가지 핵심 사항을 정리해 보았습니다:
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- 연합 학습으로 원시 데이터를 공유하지 않고도 모델 학습 가능를 사용하여 데이터를 로컬에 유지함으로써 개인 정보를 보호하고 데이터 전송을 줄입니다.
- 주기적인 프로세스를 통해 운영됩니다. 글로벌 모델 초기화, 로컬 클라이언트 교육, 업데이트 공유, 서버 집계 및 모델 재배포를 포함합니다.
- 연합 학습에는 여러 유형이 있습니다.수평, 수직 및 연합 전송 학습을 포함하여 각각 다른 데이터 배포 시나리오에 적합한 다양한 전송 학습을 제공합니다.
- FedAvg 및 FedProx와 같은 연합 학습 알고리즘 업데이트 집계를 처리하는 동시에 성능, 개인정보 보호 및 시스템 가변성의 균형을 유지합니다.
- IBM 연합 학습, 텐서플로우 연합, 플라워와 같은 프레임워크 오케스트레이션, 보안 및 확장성을 관리하여 배포를 간소화합니다.
- 연합 학습은 산업 전반에 걸쳐 사용됩니다.의료, 금융, 통신, 소매, 자율주행차 등 다양한 분야에서 개인정보 보호에 민감한 혁신을 지원하고 있습니다.
- 이 접근 방식은 다음과 같은 주요 이점을 제공합니다.데이터 프라이버시, 대역폭 비용 절감, 데이터 거주지 관련 법률 준수, 개인화 강화 등 다양한 이점을 누릴 수 있습니다.
- 데이터 이질성, 클라이언트 가변성, 통신 오버헤드 등의 문제점이 있습니다.공유 모델 업데이트로 인한 잠재적인 개인 정보 보호 위험.
- 연합 학습을 구현하려면 구조화된 접근 방식이 필요합니다.참여자 정의, 인프라 설정, 집계 전략 선택, 프로세스 보안 등의 작업을 수행합니다.
- 올바른 도구와 안전 장치를 갖춘 연합 학습은 프로덕션에 바로 사용할 수 있습니다.를 통해 중앙 집중식 머신 러닝에 대한 확장 가능하고 개인 정보를 고려한 대안을 제공합니다.
AI 여정을 계속 이어가려면 이 블로그 게시물에 나열된 Couchbase 및 연합 학습 프레임워크의 리소스를 검토하세요:
카우치베이스 리소스
연합 학습 프레임워크 리소스
자주 묻는 질문
연합 학습 모델이란 무엇인가요? 연합 학습 모델은 여러 클라이언트에 걸쳐 분산된 데이터로 학습된 ML 모델입니다. 각 클라이언트의 데이터에 대해 독립적으로 학습된 로컬 모델의 업데이트를 집계하여 발전합니다.
연합 학습의 예는 무엇인가요? 연합 학습의 일반적인 예는 스마트폰의 예측 텍스트인데, 키보드 모델은 기기에서 사용자의 타이핑 행동을 학습하고 입력된 텍스트가 아닌 업데이트만 전송하여 사용자 간에 공유되는 글로벌 모델을 개선합니다.
연합 학습과 머신 러닝의 차이점은 무엇인가요? 기존의 머신러닝은 학습을 위해 데이터를 중앙 집중화하는 반면, 연합 학습은 데이터를 분산시켜 분산된 기기에서 모델을 학습시킵니다. 연합 학습은 개인 정보 보호를 강화하며 민감한 데이터나 사일로화된 데이터가 포함된 시나리오에 더 적합합니다.
연합 학습과 메타 학습의 차이점은 무엇인가요? 연합 학습은 분산된 데이터로 공유 모델을 훈련하는 데 중점을 두는 반면, 메타 학습은 최소한의 데이터로 새로운 작업에 빠르게 적응할 수 있는 모델을 훈련하는 것을 목표로 합니다. 연합 학습은 개인 정보 보호와 협업을 강조하고 메타 학습은 적응성과 일반화를 강조하는 등 서로 다른 목표를 가지고 있습니다.
