탈중앙화 AI 생태계
Federated Learning Logic and Global Model Evolution
연합학습(Federated Learning)은 데이터를 중앙화하지 않고 각 노드(사용자 또는 서버)가 로컬 환경에서 독립적으로 학습을 수행한 뒤, 학습된 파라미터(가중치)만을 공유하여 글로벌 모델을 업데이트하는 기법입니다. 이는 데이터 프라이버시를 보호하면서도 대규모 협업 학습을 가능하게 하며, Leaf AI 프로젝트의 핵심 기술 중 하나입니다.
Leaf AI 프로젝트는 연합학습을 통해 글로벌 AI 모델을 지속적으로 발전시키고, 개별 노드 간의 협력을 기반으로 모델 성능을 극대화합니다. 이를 통해 중앙화된 데이터 없이도 각 노드의 데이터 특성을 반영한 더 똑똑한 AI 모델을 구축할 수 있습니다.
각 노드는 자신의 데이터셋으로 모델을 학습합니다. 이 과정에서 개인 데이터는 로컬에만 저장되며 외부로 유출되지 않습니다.
로컬 학습이 완료되면, 학습된 파라미터(가중치와 편향)만 블록체인 네트워크를 통해 글로벌 서버로 전송됩니다.
FedAvg(연합 평균화) 알고리즘을 사용하여 각 노드의 파라미터를 통합하여 글로벌 모델을 업데이트합니다.
FedAvg 공식:
w_global = Σ(k=1 to N) (n_k / n_total) × w_k변수 설명:
새로운 데이터가 추가되거나 Concept Drift(데이터 분포 변화)가 발생하면, 기존 글로벌 모델을 업데이트하여 성능을 유지합니다.
Leaf AI 프로젝트는 단순한 연합학습에서 더 나아가 다음과 같은 기술적 차별성을 구현합니다:
데이터 분포가 불균형하거나 노드 간 계산 성능 차이가 클 때 FedAvg 대신 FedProx를 사용하여 모델 통합을 최적화합니다. 이는 각 노드의 학습 결과가 글로벌 모델에 균형 있게 반영되도록 보장합니다.
학습 파라미터의 무결성과 기여도를 블록체인 스마트 컨트랙트를 통해 검증합니다. 이를 통해 파라미터 조작이나 악의적 행위를 방지합니다.
새로운 데이터를 사용할 때 기존 모델을 처음부터 다시 학습하지 않고, 증분 학습(Incremental Learning)을 통해 학습 속도를 대폭 향상합니다.
각 노드에서 학습된 모델의 기여도를 FedAvg 알고리즘으로 계산하여 글로벌 모델을 업데이트합니다.
코드설명: 파라미터 기반 기여도 계산
# 연합학습의 FedAvg 기여도 계산 코드
def fed_avg(weights, node_sizes):
total_size = sum(node_sizes)
global_weights = sum(
(size / total_size) * weight for size, weight in zip(node_sizes, weights)
)
return global_weights
# 샘플 데이터
weights = [0.8, 0.9, 0.75]
node_sizes = [100, 200, 150]
global_model = fed_avg(weights, node_sizes)
print(global_model)