연합 학습을 활용한 CRM 시스템을 위한 프라이버시 보존 머신러닝 구축

리드 점수를 위한 머신 러닝 모델 생성은 종종 EU, 미국, APAC을 포함한 다양한 지역에 걸쳐 고객 데이터가 분산되어 있어 어려움을 겪습니다. 일반 데이터 보호 규정(GDPR)은 EU 데이터의 중앙 서버로의 전송을 금지하여, 기존의 모델 훈련 방식이 비효율적이고 잠재적으로 비용이 많이 들게 합니다. 중앙 집중식 훈련, 지역별 개별 모델, 데이터 복제와 같은 기존 방법들은 규정을 준수하지 않거나 모델 성능 저하를 초래합니다. 연합 학습은 각 지역에서 모델을 훈련하고 원시 데이터 대신 모델 업데이트만 공유함으로써 해결책을 제시합니다. 이는 데이터 상주 문제를 해결하고 지역 간 학습을 가능하게 합니다.