오픈 FL 플랫폼이 지속 가능하게 발전하고 확장되기 위해 몇 가지 장벽이 존재합니다. 첫째로, 기존의 FL 시스템은 서버-클라이언트 결합이 강조되어 개인 데이터 소유자들이 협력에 소극적일 수 있습니다. 또한, 모델 재사용성이 낮고 비공개적인 특성을 가지고 있어서 개인 사용자들이 참여할 동기가 부족할 수 있습니다. 또한, 대부분의 FL 프레임워크는 개인 데이터 소유자들을 작업자로 취급하고 협력적인 참여보다는 서버의 목표를 위해 주로 훈련을 수행하도록 설계되어 있습니다. 이러한 한계로 인해 오픈 FL 플랫폼의 구축과 지속적인 발전에 도전이 있을 수 있습니다.
전통적인 FL 시스템의 한계를 극복하기 위한 혁신적인 상호 협력 프레임워크는 어떻게 설계되어야 할까?
전통적인 FL 시스템의 한계를 극복하기 위한 혁신적인 상호 협력 프레임워크를 설계하기 위해서는 다음과 같은 접근 방식이 필요합니다. 먼저, 서버-클라이언트 결합을 해소하고 모델 소유자들이 보다 활발하게 참여할 수 있는 프레임워크를 구축해야 합니다. 또한, 모델 재사용성을 높이고 개인 사용자들이 모델을 쉽게 재사용하고 공유할 수 있는 환경을 조성해야 합니다. 상호 협력적인 프레임워크를 통해 모든 사용자가 모델에 접근하고 혜택을 누릴 수 있는 오픈하고 지속 가능한 모델링 플랫폼을 구축해야 합니다.
모델 라이선스 선택에서 고려해야 할 법적 측면은 무엇일까?
모델 라이선스 선택에서 고려해야 할 법적 측면은 다양합니다. 먼저, 모델 라이선스는 모델의 수정, 결합 및 재배포를 허용해야 합니다. 또한, 재배포된 작품에 대한 하위 라이선싱 권한을 부여하여 파생 작품을 재배포할 수 있어야 합니다. 상업적 이용이 허용되어야 하며, 특허 및 상표 사용에 대한 규정이 명확해야 합니다. 또한, 모델 라이선스는 소스를 공개하거나 상업적 이용을 제한하는 경우가 있으므로 이러한 제약 사항을 고려해야 합니다. 모델 라이선스 선택 시 라이선서가 책임 있는 사용을 준수해야 하며, 이를 위한 적절한 제한 사항이 명시되어야 합니다. 이러한 법적 측면을 고려하여 모델 라이선스를 선택하고 모델 재사용을 진행해야 합니다.
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오픈 페더레이티드 러닝 플랫폼으로 나아가기
Towards Open Federated Learning Platforms
오픈 FL 플랫폼이 확장되고 지속 가능한 FL 생태계를 구축하는 데 어떤 장벽이 있을까?
전통적인 FL 시스템의 한계를 극복하기 위한 혁신적인 상호 협력 프레임워크는 어떻게 설계되어야 할까?