일상을 디자인하는 개발자

1. 연합학습 (Federated Learning) 필요성과 배경 1) 분산된 데이터 증가. 산업의 고도화와 함께 스마트 제품과 IOT 기기의 사용이 증가하면서 개인과 기관들이 소유하는 데이터의 양이 급증하고 있다. 이러한 분산된 데이터는 시간이 갈수록 점차 증가할 것으로 예상되며, 이러한 분산된 데이터는 개인 맞춤형 서비스 제공과 다양한 목적을 달성하기 ㅜ이해 여러 클라이언트와 기관 간의 데이터 통합과 공유에 중요한 역할을 한다.  이처럼 분산된 데이터의 증가는 중앙집중식 데이터 관리 방식의 한계를 드러내고 있다. 기존의 중앙집중식 방법은 데이터를 중앙에 위치, 저장함으로써 개인정보 유출 및 보안 문제를 야기할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 연합학습환경이 제안되었다. 연합학습은 데이터의 개인 ..

1) 하이퍼파라미터 최적화 기계학습은 주어진 데이터를 활용하여 특정 결과를 도출하고 그 결과를 반영하여 성능을 향상하는 알고리즘에 대한 연구이다. 효과적인 기계 학습 모델을 구축하려면 적절한 알고리즘을 선택하고, 초매개변수를 조정하여 최적의 모델을 찾는 과정이 필요하다. 이는 시간이 많이 소요되고 복잡한 과정이다. 기계 학습 모델에는 학습 과정에서 데이터에 의해 초기화되고 업데이트 되는 파라미터 모델의 구조를 정의하거나 학습 알고리즘을 제어하기 위해 사전에 설정되는 초매개 변수가 있다. 최적 ML 모델을 구축하려면 다양한 가능성을 탐색하고 이를 통해 최적의 초매개변수 조합을 찾는 것이 중요하다. 하이퍼파라미터 최적화는 모델의 성능을 극대화하기 위해 하이퍼파라미터 최적 조합을 찾는 과정이다. 기계학습 모델..

CMA-ES (Convariance Matrix Adaptation Evolution Strategy) CMA-ES (Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy)는 연속적인 블랙박스 함수를 최적화에 사용되는 최적화 알고리즘 중 하나로, 진화 전략 (Evolution Strategy)의 변형이다. 이 알고리즘은 비선형, 비볼록 문제와 같은 복잡한 최적화 문제에 대해서도 효과적으로 작동한다. 또한 병렬 계산에 적합하여 멀티 코어 시스템에서도 효율적으로 사용할 수 있다. CMA-ES는 적응적인 공분산 행렬을 사용하여 탐색 방향을 동적으로 조정함으로써 최적화 성능을 향상하며, 특히 높은 차원의 문제에서도 강력한 성능을 발휘한다. 이는 최적화를 수행하는 동안 해의 분포를..

PSO (Particle Swarm Optimization) Algorithm이란? Particl Swarm Optimization을 줄여서 PSO 알고리즘은 이는 Eberhart 와 Kennedy(1995)에 의해 제안된 알고리즘으로 Swarm Intelligence Algorithm의 종류 중 하나이다. PSO는 동물이나 곤충의 집단 행동에서 영감을 받아 식량원 탐색 및 번식을 위한 최적화 문제를 해결하는 데 사용된다. PSO 알고리즘은 Swarm을 기반으로 한 탐색 과정으로, 개별 입자는 D-차원 검색 공간의 최적화된 문제의 잠재적인 솔루션으로 정의된다. 각 입자는 Swarm과 자신의 최적 위치, 그리고 속도를 기억할 수 있다. 세대마다 입자 정보가 결합하여 각 차원의 속도를 조정하고, 이를 통해 ..

Differentail Evolution (차분진화알고리즘) 이란?차분 진화 알고리즘은 진화 알고리즘의 한 종류로, 주로 '적자생존;의 개념에서 영감을 받아 개발되었다. 진화 알고리즘은 교차, 돌연변이 및 선택과 같은 다양한 유전적 연산을 활용하여 우수한 성질을 가진 새로운 후손 솔루션을 생성한다. 차분 진화 알고리즘은 복잡한 최적화 문제를 풀기에 인기 있는 최적화 문제 해결 방법의 하나로 주목받고 있다. 차분 진화 알고리즘은 진화 알고리즘(EA)의  영역에 속하며 다양한 최적화 문제를 해결하기 위해 사용되는 모집단 기반 방법을 사용한다. 차분  진화 알고리즘은 여러 가지 경쟁력 있는 장점 덕분에 연구 자와 실무자들사이에서 널리 사용되고 있다.  첫 번째는 차분 진화 알고리즘의 구현은 다른 메타 휴리스틱..