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엣지 클라우드 서버가 수행하는 분산 훈련 방법에 있어서,상기 엣지 클라우드 서버의 로컬 네트워크의 커버리지에 위치한 복수의 사용자 단말들을 식별하는 단계;상기 복수의 사용자 단말들에게 훈련을 위한 머신러닝 모델을 제공하는 단계;상기 머신러닝 모델의 훈련이 완료되면, 상기 복수의 사용자 단말로부터 머신러닝 모델에 대한 훈련 결과를 취합(aggregation)하는 단계를 포함하는 분산 훈련 방법
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제1항에 있어서,상기 사용자 단말들은,엣지 클라우드 서버로부터 서로 동일한 속성의 머신러닝 모델을 수신하거나 또는 서로 다른 속성의 머신러닝 모델을 수신하는 분산 훈련 방법
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제1항에 있어서,상기 사용자 단말들은,상기 사용자 단말의 현재 부하 상태 또는 현재 성능 상태를 고려하여 상기 머신러닝 모델의 훈련을 수행하는 분산 훈련 방법
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제1항에 있어서,상기 훈련 결과는,상기 복수의 사용자 단말들이 훈련한 머신러닝 모델에 대한 파라미터를 포함하는 분산 훈련 방법
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5
제1항에 있어서,상기 사용자 단말은,상기 엣지 클라우드 서버가 제공하는 훈련 데이터 셋트 또는 상기 사용자 단말이 각각 수집한 훈련 데이터 셋트를 이용하여 머신러닝 모델을 훈련하는 분산 훈련 방법
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제1항에 있어서,상기 취합하는 단계는,상기 복수의 사용자 단말들이 머신러닝 모델을 훈련한 결과를 평가하고, 일정 평가 기준을 만족하는 훈련 결과에 대해 머신러닝 모델을 업데이트하는 분산 훈련 방법
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사용자 단말이 수행하는 분산 훈련 방법에 있어서,엣지 클라우드 서버의 로컬 네트워크의 커버리지에 위치하는 경우, 엣지 클라우드 서버로부터 훈련을 위한 머신러닝 모델을 수신하는 단계;훈련 데이터 셋트를 이용하여 머신러닝 모델을 훈련하는 단계;상기 머신러닝 모델의 훈련이 완료되면, 머신러닝 모델에 대한 훈련 결과를 엣지 클라우드 서버에 전송하는 단계를 포함하는 분산 훈련 방법
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8
제7항에 있어서,상기 사용자 단말들은,엣지 클라우드 서버로부터 서로 동일한 속성의 머신러닝 모델을 수신하거나 또는 서로 다른 속성의 머신러닝 모델을 수신하는 분산 훈련 방법
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9
제7항에 있어서,상기 사용자 단말들은,상기 사용자 단말의 현재 부하 상태 또는 현재 성능 상태를 고려하여 상기 머신러닝 모델의 훈련을 수행하는 분산 훈련 방법
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제7항에 있어서,상기 훈련 결과는,상기 복수의 사용자 단말들이 훈련한 머신러닝 모델에 대한 파라미터를 포함하는 분산 훈련 방법
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제7항에 있어서,상기 사용자 단말은,상기 엣지 클라우드 서버가 제공하는 훈련 데이터 셋트 또는 상기 사용자 단말이 각각 수집한 훈련 데이터 셋트를 이용하여 머신러닝 모델을 훈련하는 분산 훈련 방법
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제7항에 있어서,상기 엣지 클라우드 서버는,상기 복수의 사용자 단말들이 머신러닝 모델을 훈련한 결과를 평가하고, 일정 평가 기준을 만족하는 훈련 결과에 대해 머신러닝 모델을 업데이트하는 분산 훈련 방법
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엣지 클라우드 서버에 있어서,프로세서를 포함하고,상기 프로세서는, 상기 엣지 클라우드 서버의 로컬 네트워크의 커버리지에 위치한 복수의 사용자 단말들을 식별하는 단계;상기 복수의 사용자 단말들에게 훈련을 위한 머신러닝 모델을 제공하는 단계;상기 머신러닝 모델의 훈련이 완료되면, 상기 복수의 사용자 단말로부터 머신러닝 모델에 대한 훈련 결과를 취합(aggregation)하는 단계를 수행하는 엣지 클라우드 서버
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제13항에 있어서,상기 사용자 단말들은,엣지 클라우드 서버로부터 서로 동일한 속성의 머신러닝 모델을 수신하거나 또는 서로 다른 속성의 머신러닝 모델을 수신하는 엣지 클라우드 서버
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제13항에 있어서,상기 사용자 단말들은,상기 사용자 단말의 현재 부하 상태 또는 현재 성능 상태를 고려하여 상기 머신러닝 모델의 훈련을 수행하는 엣지 클라우드 서버
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제13항에 있어서,상기 훈련 결과는,상기 복수의 사용자 단말들이 훈련한 머신러닝 모델에 대한 파라미터를 포함하는 엣지 클라우드 서버
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제13항에 있어서,상기 사용자 단말은,상기 엣지 클라우드 서버가 제공하는 훈련 데이터 셋트 또는 상기 사용자 단말이 각각 수집한 훈련 데이터 셋트를 이용하여 머신러닝 모델을 훈련하는 엣지 클라우드 서버
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제13항에 있어서,상기 프로세서는,상기 복수의 사용자 단말들이 머신러닝 모델을 훈련한 결과를 평가하고, 일정 평가 기준을 만족하는 훈련 결과에 대해 머신러닝 모델을 업데이트하는 엣지 클라우드 서버
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