Federated Learning
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연합학습(연합 머신러닝)이란 훈련 데이터를 한데 모으지 않고 협력적으로 수행하는 머신러닝 기술이다. 기존 머신러닝 기술이 갖고 있던 한계를 넘어 컴퓨팅 자원 소모의 분산, 프라이버시 보호, 개인 맞춤형 학습 등을 실현할 수 있는 대안으로 주목받아 구글, 애플, IBM 등 많은 테크 기업에서 연구가 이뤄지고 있다. 이 책은 기존의 머신러닝 기술에 익숙한 개발자, 연구자들에게 연합학습 분야의 연구 동향을 두루 정리해서 알려준다. 우리말로는 처음으로 연합학습을 소개하는 책이다.
작가정보
저자(글) Yang, Qiang
위뱅크(WeBank)의 AI 부서장(AI 최고 책임자)이자 홍콩 과학기술대학교 컴퓨터공학과 석좌교수다. 그 전에 학과장을 맡은 바 있으며, 빅데이터 인스티튜트(Big Data Institute)의 설립이사(2015~2018)이기도 했다. 관심 분야는 AI, 머신러닝, 데이터 마이닝 등이며 특히 전이학습, 자동 계획 수립, 연합학습, 사례 기반 추론에 관심을 갖고 있다. ACM, AAAI, IEEE, IAPR, AAAS 등 여러 국제 협회의 회원이다. 메릴랜드대학교 칼리지 파크 캠퍼스에서 1989년에 컴퓨터공학 박사학위를, 1985년에 천체물리학 석사학위를 받았다. 학사학위는 천체물리학으로 1982년에 베이징대학교에서 받았다. 워털루대학교(1989~1995)와 사이먼프레이저대학교(1995~2001)의 교수를 역임했다. 「ACM TISTACM Transactions on Intelligent Systems and Technology」와 「IEEE TBDIEEE Transactions on Big Data」 저널의 초대 편집장을 지냈다. IJCAIInternational Joint Conference on AI의 대회장(2017~2019)과 AAAI(Association for the Advancement of AI)의 집행 이사회 멤버(2016~2020)로 봉사했다. 수상 경력으로는 ‘2004/2005 ACM KDDCUP 챔피언십’, ‘ACM SIGKDD 특별 공로상(Distinguished Service Award)’(2017), ‘AAAI 혁신적인 AI 애플리케이션 상(Innovative AI Applications Award)’(2016) 등이 있다. 화웨이(Huawei)의 ‘노아의 방주 연구소(Noah’s Ark Lab)’ 초대 연구소장(2012~2014)을 지냈으며, AI 플랫폼 회사인 포패러다임(4Paradigm)의 공동 설립자이기도 하다. 지은 책으로는 『Intelligent Planning』(Springer, 1997), 『Crafting Your Research Future』(Morgan & Claypool, 2012), 『Constraint-based Design Recovery for Software Engineering』(Springer, 1997) 등이 있다.
저자(글) Liu, Yang
저자(글) Cheng, Yong
기본정보
| ISBN | 9781681736976 ( 1681736977 ) |
|---|---|
| 발행(출시)일자 | 2019년 12월 19일 |
| 쪽수 | 207쪽 |
| 크기 |
191 * 235
* 11
mm
/ 367 g
|
| 총권수 | 1권 |
| 언어 | 영어 |
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