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머신러닝|딥러닝 / 애플리케이션

HPE, '스웜 러닝' 프레임워크 출시 "엣지 및 분산 위치에서 개인 정보 보호"

2022.05.20 편집부  |  CIO KR
한국 HPE는 개인 정보 보호를 제공하면서도 AI 모델 학습 결과를 공유하고 통합할 수 있는 AI 솔루션인 ‘HPE 스웜 러닝’을 출시했다고 20일 밝혔다.

HPE의 R&D 조직인 휴렛패커드 랩이 개발한 HPE 스웜 러닝은 엣지 혹은 분산 위치용 개인 정보 보호 탈중앙화 머신러닝 프레임워크다. 이 솔루션은 HPE 스웜 API를 활용해 AI 모델과 신속하게 통합되는 컨테이너를 고객에게 제공하며, 고객은 실제 데이터를 공유하지 않고도 조직 내 및 외부 업계 관계자들과 AI 모델 러닝을 공유하며 트레이닝을 개선할 수 있다.
 

HPE의 HPC&AI의 저스틴 호타드 부사장 겸 제너럴 매니저는 “스웜 러닝은 이미 환자 건강 관리 향상과 부정 행위 탐지 및 각종 설비의 이상 징후 감지를 통한 예측 유지 보수 영역의 글로벌 과제를 해결하는데 진전을 이룬 신규 AI 솔루션”이라며 “HPE는 각 조직의 윤리, 데이터 개인 정보 보호 및 거버넌스 표준을 유지하며 조직이 고유하게 협업, 혁신 및 AI 모델의 성능을 가속화할 수 있는 엔터프라이즈급 솔루션을 제공하여 스웜 러닝 혁신에 기여하고 있다”고 말했다.

HPE 스웜 러닝은 데이터 소스에서 분산 데이터를 활용할 수 있게 함으로써 조직이 데이터 세트의 규모를 확장하고 공정한 방식으로 학습할 수 있는 머신러닝 모델을 구축할 수 있도록 하면서, 데이터 거버넌스와 프라이버시를 유지할 수 있도록 돕는다. 

또한, 데이터가 아닌 엣지 단계에서 학습한 내용만 공유될 수 있도록 하기 위하여 HPE 스웜 러닝은 블록체인 기술을 활용해 안전하게 멤버들을 온보드시키고 동적으로 리더를 선정할 수 있도록 하는 한편, 모델 변수 통합을 통해 스웜 네트워크의 회복 탄력성과 안전성을 제공한다. 또한, HPE 스웜 러닝은 학습 내용만 공유함으로써 사용자가 프라이버시 침해없이 대규모 훈련 데이터 세트를 활용할 수 있도록 하고, 편향성을 최소화함으로써 학습 모델의 정확도를 높일 수 있도록 돕는다.

그래프 데이터베이스·분석 플랫폼 글로벌 기업 타이거그래프는 신용카드 거래 중 비정상적인 활동을 신속하게 감지하는 활동을 강화하기 위한 일환으로 AMD EPYC 프로세서를 사용해 HPE 프로라이언트(ProLiant) 서버 기반에서 운영하고 있는 데이터 분석 서비스에 HPE 스웜 러닝을 접목시켰다. 이를 통해 지질학적 위치에 걸친 여러 은행과 지점의 방대한 양의 재무 데이터를 활용해 머신러닝 모델을 교육할 때 정확도를 높이는데 이용하고 있다. ciokr@idg.co.kr
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