연합학습을 공부하는 자료입니다.
- 팀명 : NICE
- 서비스 명칭 : 데이터 프라이버시를 지키는 연합학습 기반 수용가 부하 예측 서비스
- 설명 : 수용가들의 부하 데이터를 중앙의 서버에 저장하고 학습하지 않고 각자의 엣지에 저장함. 엣지에 저장된 데이터들은 연합학습을 통해 데이터 프라이버시를 지키면서 부하 예측 등의 전력 서비스 제공 가능.
- 팀원별 역할 :
- 김민수 : 총괄 및 모델 구상
- 박태섭 : 데이터 전처리 및 모델 구상
- 이해중 : 데이터 전처리 및 모델 구상
lists | contents | due date | worker |
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1 | cluster를 위한 data index 부여 data 변환 | 07-13 | 해중 |
2 | clustering 작업 실시 | 07-16 | 태섭 |
3 | 주간 미팅 | 07-17 | - |
4 | Federate Learning 구현 | 07-23 | 민수 |
5 | Federate Learning 구현 | 07-23 | - |
6 | centerilzed modeling 구현 (성능 비교 및 적합한 resource 관련 KPI 조사) | 07-23 | - |
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7 | 빌표 자료 PPT 작성 마감 | 08-14 | - |
8 | 발표 | 08-17 | - |
본선진출