데이터는 그 자리에,
오가는 것은 모델뿐

참여 기관마다 같은 모델을 받아 자기 환경 안에서 학습합니다.학습이 끝나면 원본이 아니라 학습한 모델만 모입니다.모인 모델을 하나로 합쳐 다시 각 환경으로 내려보냅니다.이 한 바퀴가 라운드이고, 라운드를 거듭하며 모델이 다듬어집니다.

AI를 쓰려면 데이터를 어디까지 옮겨도 되는지부터 정해야 했습니다.연합학습은 그 순서를 뒤집습니다.원본은 각 기관 환경에 그대로 두고 학습만 그 안에서 돌리므로, 기관 밖으로 나가는 원본이 없습니다.기관 간 데이터는 분리한 채로 공동 모델의 성능만 함께 올립니다.

라운드가 몇 바퀴 돌았는지, 라운드마다 성능이 어떻게 달라졌는지, 지금 어느 노드가 참여하고 있는지를 한 화면에서 봅니다.학습이 어디까지 왔는지 눈으로 확인할 수 있어야 결과를 두고 이야기할 수 있기 때문입니다.