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특성 데이터, 상기 특성 데이터와 연관된 민감 데이터 및 레이블 데이터를 이용하여, 민감 잠재 표현 및 비-민감 잠재 표현을 생성하는 잠재 표현 생성부;상기 민감 잠재 표현 및 상기 비-민감 잠재 표현을 이용하여 복원 특성 데이터 및 복원 민감 데이터를 생성하고, 상기 비-민감 잠재 표현을 이용하여 복원 레이블 데이터를 생성하는 데이터 복원부; 및상기 복원 특성 데이터, 상기 복원 민감 데이터 및 상기 복원 레이블 데이터를 이용하여 손실함수를 연산하고, 상기 손실함수를 이용하여 잠재 표현 생성부 및 상기 데이터 복원부 중 적어도 하나를 업데이트하는 손실 연산부를 포함하는,인공지능 모델 학습 장치
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제1 항에 있어서,상기 데이터 복원부는,상기 민감 잠재 표현 및 상기 비-민감 잠재 표현을 이용하여 상기 복원 특성 데이터 및 상기 복원 민감 데이터를 생성하는 디코더; 및상기 비-민감 잠재 표현을 이용하여 상기 복원 레이블 데이터를 생성하는 예측 모델을 포함하는, 인공지능 모델 학습 장치
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3
제1 항에 있어서,상기 손실 연산부는,상기 특성 데이터 및 상기 민감 데이터와, 상기 복원 특성 데이터 및 상기 복원 민감 데이터를 비교하여, 제1 손실 함수를 계산하고, 상기 레이블 데이터와 상기 복원 레이블 데이터를 비교하여 제2 손실 함수를 계산하고, 상기 제1 손실 함수 및 상기 제2 손실 함수를 이용하여, 상기 잠재 표현 생성부 및 상기 데이터 복원부 중 적어도 하나를 업데이트하는,인공지능 모델 학습 장치
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제1 항에 있어서,상기 민감 잠재 표현 및 상기 비-민감 잠재 표현은 각각 평균 및 표준편차로 표현되는, 인공지능 모델 학습 장치
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제1 항에 있어서,상기 잠재 표현 생성부는,제1 특성 데이터, 상기 제1 특성 데이터와 연관된 제1 민감 데이터 및 제1 레이블 데이터를 이용하여, 제1 민감 잠재 표현 및 제1 비-민감 잠재 표현을 생성하는 제1 인코더; 및제2 특성 데이터, 상기 제2 특성 데이터와 연관된 제2 민감 데이터 및 제2 레이블 데이터를 이용하여, 제2 민감 잠재 표현 및 제2 비-민감 잠재 표현을 생성하는 제2 인코더를 포함하는,인공지능 모델 학습 장치
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제5 항에 있어서,상기 데이터 복원부는, 상기 제1 민감 잠재 표현 및 상기 제1 비-민감 잠재 표현을 이용하여, 제1 복원 특성 데이터 및 제1 복원 민감 데이터를 생성하는 제1 디코더; 및상기 제1 비-민감 잠재 표현을 이용하여, 제1 복원 레이블 데이터를 생성하는 제1 예측 모델을 포함하는,인공지능 모델 학습 장치
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제6 항에 있어서,상기 제1 인코더 및 상기 제2 인코더는, 상기 손실 연산부로부터의 계산에 따라,상기 제1 민감 잠재 표현과 상기 제2 민감 잠재 표현의 유사도가 감소하도록 업데이트되고, 상기 제1 비-민감 잠재 표현과 상기 제2 비-민감 잠재 표현의 유사도가 증가하도록 업데이트되는,인공지능 모델 학습 장치
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제6 항에 있어서,상기 데이터 복원부는 상기 제1 민감 잠재 표현 및 상기 제2 비-민감 잠재 표현을 이용하여, 제3 복원 특성 데이터 및 제3 복원 민감 데이터를 생성하는 제2 디코더를 더 포함하고, 상기 손실 연산부는 상기 제1 특성 데이터 및 상기 제1 민감 데이터와, 상기 제3 복원 특성 데이터 및 상기 제3 복원 민감 데이터를 비교하여, 제3 손실 함수를 계산하는, 인공지능 모델 학습 장치
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제1 특성 데이터, 상기 제1 특성 데이터와 연관된 제1 민감 데이터 및 제1 레이블 데이터를 수신하는 단계;상기 제1 특성 데이터, 상기 제1 민감 데이터 및 상기 제1 레이블 데이터를 이용하여, 제1 민감 잠재 표현 및 제1 비-민감 잠재 표현을 생성하는 단계;상기 제1 민감 잠재 표현 및 상기 제1 비-민감 잠재 표현을 이용하여, 제1 복원 특성 데이터 및 제1 복원 민감 데이터를 생성하는 단계;상기 제1 비-민감 잠재 표현을 이용하여, 제1 복원 레이블 데이터를 생성하는 단계; 및상기 제1 민감 잠재 표현, 상기 제1 비-민감 잠재 표현, 상기 제1 복원 특성 데이터 및 상기 제1 복원 민감 데이터 중 적어도 하나에 관한 손실함수를 결정하는 단계를 포함하는, 인공지능 모델 학습 방법
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제9 항에 있어서,제2 특성 데이터, 상기 제2 특성 데이터와 연관된 제2 민감 데이터 및 제2 레이블 데이터를 수신하는 단계;상기 제2 특성 데이터, 상기 제2 민감 데이터 및 상기 제2 레이블 데이터를 이용하여, 제2 민감 잠재 표현 및 제2 비-민감 잠재 표현을 생성하는 단계;상기 제1 민감 잠재 표현 및 상기 제2 비-민감 잠재 표현을 이용하여, 제2 복원 특성 데이터 및 제2 복원 민감 데이터를 생성하는 단계를 더 포함하는,인공지능 모델 학습 방법
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