federated-learning

데이터를 중앙 서버로 전송하지 않고 각 로컬 장치에서 모델을 학습시킨 후, 학습된 가중치만을 공유하여 중앙 모델을 업데이트하는 분산 학습 기법이다. 데이터 프라이버시를 보호하면서도 대규모 데이터셋의 이점을 활용할 수 있어 의료나 금융 분야에서 중요하다.