Time-LLM 시계열 예측 정리: 언어모델을 백본으로 쓰는 법과 Time-FFM 연합학습 확장
시계열 분야에는 왜 파운데이션 모델이 없을까. 고려대 DMQA 세미나는 데이터 부족과 도메인 이질성을 원인으로 짚고, 언어모델을 고정한 채 백본으로 쓰는 Time-LLM과 이를 연합학습으로 확장한 Time-FFM을 소개한다.
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AI TOPIC
연합학습 최신 뉴스와 핵심 해설
연합학습 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 4편을 최신순으로 모았습니다.
사람 중심 AI 의료 현장 보고 - 저비용 진단기, 전문가 검증 챗봇, ICU 예측 모델까지
마이크로소프트 리서치 세션에서 인도 연구자들이 저비용 진단기, 의사 검증 챗봇, ICU 쇼크 예측, 참여형 위성 데이터 도구 등 현장에서 작동하는 AI 사례를 공유했다.
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연합학습(Federated Learning)에 VLM 프롬프트 튜닝 — PromptFL·FedOTP·FedMGP 정리
고려대 김성범 교수 연구실 세미나가 데이터를 공유하지 않는 연합학습에 비전-언어 모델(VLM) 프롬프트 튜닝을 접목한 세 연구 PromptFL·FedOTP·FedMGP로 데이터 이질성 문제를 짚는다.
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연합학습(Federated Learning) 쉽게 이해하기: 프라이버시를 지키는 분산 머신러닝
사용자 데이터를 서버로 보내지 않고 기기 안에서 학습해 모델만 모으는 연합학습. 키보드 예측·Gboard 사례와 보안 집계까지 구글 클라우드 설명으로 정리했다.
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