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Split Learning

Intro Federated Learning (FL)은 여러 기관이 raw data의 공유 없이 협업이 가능하도록 하는 형태의 학습전략이다. 구조상 FL은 distributed data에 대한 학습을 진행하여, 단일 머신에서의 학습의 결과와는 다소 차이를 보일 수 밖에 없다. Split Learning (SL)은 FL과 같이 raw data의 공유 없이 단일 머신에서의 학습과 같은 결과를 낼 수 있도록 새로운 접근법을 제시한다. SL을 공부하기 전에, 이름만 들어서는 SL의 "Split"은 무얼 쪼갠다는건지 감이 안왔다. 데이터을 쪼갠다는 의미일까? 그렇다면 sample을 쪼개는걸까, feature를 쪼개는걸까? 데이터를 숨겨서 보내는 걸텐데, 어떻게 쪼갠다는거지...? 여러 생각을 하며 논문을 읽기 시..

정리 조금/Machine Learning & Statistics 2024.04.19
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개념 조금과 마주치는 문제상황을 기록하는 일기장같은 블로그입니다 #통계 #생물정보학 #기계학습

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Python, LDA, PAEA, L1000, image, QDA, Split Learning, Microarray, Characteristic Direction, Gene set, F1 Score, Drug repurposing, r, virtual environment, GSEA, Federated Learning, Deg, enrichment, cmap, rnaseq,

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