Amazon SageMaker 및 Amazon Web Services를 사용하여 분산형 훈련 데이터로 기계 학습을 위한 연합 학습 구현

기계 학습 모델은 알고리즘의 발전과 대규모 데이터 세트의 가용성 덕분에 최근 몇 년 동안 점점 더 강력해졌습니다. 그러나 이러한 모델을 교육하는 데 있어 한 가지 주요 과제는 개인 정보 보호 및 보안 문제를 제기하는 중앙 집중식 데이터의 필요성입니다. 연합 학습은 기계 학습 모델이 개인 정보를 손상시키지 않으면서 분산된 데이터에 대해 훈련될 수 있도록 함으로써 이 문제에 대한 해결책을 제공합니다. 이 기사에서는 Amazon SageMaker 및 Amazon Web Services(AWS)를 사용하여 분산된 훈련 데이터로 기계 학습을 위한 연합 학습을 구현하는 방법을 살펴봅니다.

제휴 학습이란 무엇입니까?

연합 학습은 데이터를 중앙 서버로 전송할 필요 없이 모바일 장치 또는 에지 장치와 같은 분산된 데이터 소스에서 학습 모델을 가능하게 하는 분산 기계 학습 접근 방식입니다. 대신 모델이 데이터 소스로 전송되고 각 소스는 자체 데이터를 사용하여 로컬에서 모델을 교육합니다. 그런 다음 업데이트된 모델 매개변수는 중앙 서버로 다시 전송되고 여기에서 집계되어 개선된 글로벌 모델을 생성합니다. 이 프로세스는 원하는 정확도 수준에 도달할 때까지 반복적으로 반복됩니다.

제휴 학습의 이점

연합 학습은 기존의 중앙 집중식 교육 접근 방식에 비해 여러 가지 이점을 제공합니다.

1. 프라이버시: 연합 학습을 통해 데이터는 로컬 장치에 남아 있으므로 민감한 정보가 중앙 서버에 노출되지 않습니다. 이는 데이터 프라이버시 규정이 엄격한 의료 또는 금융과 같은 산업에서 특히 중요합니다.

2. 보안: 데이터를 분산된 상태로 유지함으로써 연합 학습은 데이터 위반 또는 민감한 정보에 대한 무단 액세스의 위험을 줄입니다.

3. 효율성: 연합 학습은 대규모 데이터 전송의 필요성을 줄여 대역폭 요구 사항을 낮추고 대기 시간을 줄입니다.

Amazon SageMaker 및 AWS로 연합 학습 구현

AWS에서 제공하는 완전관리형 기계 학습 서비스인 Amazon SageMaker는 분산형 훈련 데이터로 연합 학습을 구현하기 위한 포괄적인 도구 및 서비스 세트를 제공합니다. 이러한 서비스를 활용하여 연합 학습을 구현하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 데이터 준비: Amazon SageMaker에서 요구하는 형식과 호환되는지 확인하여 분산 훈련 데이터를 준비합니다. 여기에는 데이터를 CSV 또는 JSON과 같은 적절한 형식으로 변환하는 작업이 포함될 수 있습니다.

2. 모델 생성: Amazon SageMaker를 사용하여 분산 장치에 배포할 기계 학습 모델을 생성합니다. SageMaker는 다양한 내장 알고리즘과 프레임워크를 제공하여 모델을 쉽게 생성하고 교육할 수 있습니다.

3. 모델 배포: AWS 기능을 에지 장치로 확장하는 서비스인 AWS IoT Greengrass를 사용하여 분산 장치에 모델을 배포합니다. 이를 통해 장치는 자체 데이터를 사용하여 로컬 교육을 수행할 수 있습니다.

4. 모델 집계: 로컬 교육이 완료되면 업데이트된 모델 매개변수가 AWS IoT Core를 사용하여 중앙 서버로 다시 전송됩니다. 중앙 서버는 매개변수를 집계하여 개선된 글로벌 모델을 생성합니다.

5. 반복 교육: 업데이트된 모델을 분산 장치에 배포하고, 로컬에서 교육하고, 원하는 정확도 수준에 도달할 때까지 매개 변수를 집계하는 프로세스를 반복합니다.

6. 모니터링 및 평가: Amazon CloudWatch 및 AWS Lambda를 사용하여 연합 학습 프로세스의 성능을 모니터링하고 글로벌 모델의 정확성을 평가합니다.

결론

연합 학습은 분산형 훈련 데이터로 기계 학습 모델을 훈련하고 중앙 집중식 접근 방식과 관련된 개인 정보 보호 및 보안 문제를 해결하기 위한 강력한 솔루션을 제공합니다. 개발자는 AWS IoT Greengrass 및 AWS IoT Core와 같은 Amazon SageMaker 및 AWS 서비스를 활용하여 손쉽게 연합 학습 워크플로를 구현하고 분산형 장치에서 모델을 교육할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 보장하면서 기계 학습의 힘을 활용할 수 있습니다.