1. AutoML: 머신러닝의 민주화AutoML(Automated Machine Learning)은 다음과 같은 작업을 자동화하여 ML 모델 개발 과정 단순화데이터 전처리특성 선택모델 선택하이퍼파라미터 튜닝중요성접근성: 비전문가도 효과적인 모델 개발 가능효율성: 모델 개발 시간 단축주요 AutoML 도구Google AutoML: 클라우드 기반의 엔드투엔드 모델 개발 플랫폼H2O AutoML: 풍부한 기능을 갖춘 오픈소스 도구Auto-sklearn: Python 기반 자동 ML 파이프라인 라이브러리2. 연합 학습(Federated Learning): 프라이버시를 보장하는 협업원시 데이터를 공유하지 않고 여러 기기나 조직이 협력하여 모델 훈련데이터 프라이버시: 민감한 정보는 로컬에 존재확장성: 다양한 데이터..