암호화된 머신러닝은 암호화된 데이터에 대한 모델을 학습할 때 사용할 수 있습니다. 이 기능
은 모델을 학습하는 데이터 과학자에게 원시 데이터를 비공개로 유지해야 할 때 도움이 됩니
다. 또한 둘 이상의 당사자가 자신의 원시 데이터를 공유하지는 않은 채 다른 모든 당사자의 데
이터를 사용하여 모델을 학습하려 할 때도 유용합니다. [그림
14
-
4
]와 같이 이 시나리오에서
는 데이터 소유자만 신뢰할 수 있습니다.
데이터 소유주
신뢰할 수 있음신뢰할 수 없음
학습된 모델예측
학습 데이터
스토어
그림
14-4
암호화된 모델 학습을 받은 신뢰할 수 있는 당사자
TFE
를 사용하여 이 ...
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