연합 학습과 사물 인터넷의 힘

피닉스 글로벌 (PHB) 블록체인은 고객 경험에 최적화된 차세대 탈중앙화 애플리케이션(DApp)을 지원합니다. PHB DApp은 기업용 사이드체인과 다단계 스마트 계약trac. 최고 수준의 데이터 암호화, 향상된 민첩성과 성능을 위한 이중 합의 메커니즘, 보안, 그리고 고급 상호 작용 기능 또한 PHB DApp의 장점입니다. 

PHB 구축에서 연합 학습과 사물 인터넷의 역할은 무엇인가요? 

연합 학습 – 간략한 개요

연합 학습(Federated Learning), 흔히 분산형 인공지능/머신러닝이라고도 불리는 이 접근 방식은 각 개인의 원시 데이터에 대한 프라이버시를 침해하지 않으면서 서로 다른 소유자가 보유한 대규모 데이터 세트로부터 협력 학습을 가능하게 합니다. 

즉, 여러 학습 소스의 컴퓨팅 성능을 활용하여 모델의 학습 효율성을 높이는 동시에 모든 데이터 소유자에게 탁월한 개인정보 보호 솔루션을 제공합니다.

FL은 전략적 또는 법적 이유로 필요한 데이터가 오픈 소스가 아니거나 쉽게 구할 수 없는 경우에 특히 유용합니다. 또한 민감한 데이터를 공개하지 않고 협업 모델 학습 방식을 채택함으로써 임박한 개인정보 보호 및 데이터 거버넌스 문제를 해결하고자 합니다. 

• 예를 들어 자율주행차는 학습 속도를 높이기 위해 대규모의 실제 데이터가 필요한데, 기존 클라우드 방식을 사용하면 안전상의 문제가 발생할 수 있습니다. FL은 데이터 보안과 빠른 학습 속도를 보장할 수 있습니다. 
• 머신러닝(ML) 기술은 산업 4.0과 첨단 의료 시스템에서 공정 안전성, 효과성 및 효율성을 향상시키기 위해 enj도입되었습니다. 그러나 데이터 개인정보 보호가 보장되지 않는 경우가 많은데, 플로피 디스크(FL) 알고리즘을 사용하면 민감한 데이터를 안전하게 보호할 수 있습니다.

사물 인터넷(IoT) - 간략한 개요

사물인터넷(IoT)은 인공지능 기반 애플리케이션과 기타 지능형 서비스의 급속한 확산과 함께 삶의 모든 영역에 빠르게 스며들고 있습니다. 

이는 수십억 개의 네트워크 지원 장치, 즉 "사물"의 연결을 용이하게 하고 방대한 양의 중앙 집중식 데이터 포인트를 활용합니다. 

확장성 및 개인정보 보호에 대한 우려가 커짐에 따라 기존의 인공지능 기술은 새롭게 부상하는 IoT 네트워크에서 실질적인 활용 사례를 찾기 어려울 수 있습니다.

연합 학습 및 IoT - Phoenix Global이 참여합니다

사물 인터넷(IoT)의 긍정적인 측면은 부인할 수 없지만, 확장성, 보안 및 개인정보 보호에 대한 우려는 여전히 유효합니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 협업적이고 분산적인 인공지능(AI) 접근 방식으로 연합 학습(FL)이 주목받고 있습니다. 

블록체인 분야에서 활발한 논의가 진행되고, 대량의 데이터가 수집되며, 대규모 소비자 기업과 시범 사업이 등장함에 따라, 연합 학습(Federated Learning)이 AI 역량과 활용 사례를 가속화할 것이라는 점이 점점 더dent 해지고 있습니다. 

중국을 중심으로 빠르게 성장하는 언어 학습(FL) 활용 사례에서 이를 확인할 수 있습니다. 또한, 데이터 기반 인공지능 애플리케이션에 대한 수요가 기하급수적으로 증가함에 따라 인공지능 기반 인사이트에 대한 필요성도 지속적으로 대두되고 있습니다. 

dent 인 시장 참여자인 Phoenix Global은 Seneca ESG 및 APEX Technologies와 협력하여 FL을 Phoenix Oracle 및 APEX IQ와 같은 최신 AI 모델 및 시스템과 통합함으로써 소비자에게 초기 기업 도입 기회를 제공할 예정입니다. 

기업용 오라클 솔루션과의 통합을 통해 연합 학습 애플리케이션은 소비자 데이터의 보안, 무결성 및 투명성과 관련된 문제를 해결하는 동시에 블록체인의 모든 이점을 극대화할 수 있습니다. 

FL은 긴밀하게 . 최근 시범 프로젝트는 기업 간(B2B) 협업 분야에서 진행되었으며, 데이터 노드는 스마트 기기 또는 엣지 컴퓨팅과 같은 로컬 노드입니다. 이러한 유형의 사용 사례는 기술 및 블록체인 분야에서 지속적으로 주목을 받고 있으며 trac바로 이 지점에서 PHB가 다시 한번 중요한 역할을 합니다. 

FL과 IoT는 많은 흥미로운 기회를 제공하며, PHB는 소비자와 그들의 기기를 온보딩함으로써 막대한 이점을 얻을 것으로 예상됩니다.

마지막으로

사물인터넷(IoT)의 단점은 분명히 존재하지만, 장점 또한 부인할 수 없습니다. 연합 학습(Federated Learning)은 하드웨어 용량, 데이터 개인정보 보호, IoT 기기 연결성 등과 관련된 기존 문제들을 해결할 수 있는 완벽하고 효율적인 머신러닝 메커니즘을 제공합니다. 피닉스 글로벌(Phoenix Global)은 향상된 AI 및 데이터 거버넌스와 투명성을 바탕으로 광범위한 분산형 데이터를 활용하는 차세대 시스템을 선도하고자 합니다.