이 튜토리얼에서는 무거운 프레임워크나 복잡한 인프라에 의존하지 않고 연합 학습을 사용하여 프라이버시 보호 사기 탐지 시스템을 시뮬레이션하는 방법을 보여줍니다. 10개의 독립 은행을 모방하며, 각각이 고도로 불균형한 거래 데이터에서 로컬 사기 탐지 모델을 학습합니다. 이러한 로컬 업데이트를 조율합니다. 이 시스템은 OpenAI의 지원을 받아 구현되었으며, 경량 PyTorch 시뮬레이션을 활용하여 코딩되었습니다. 이를 통해 보안과 프라이버시를 유지하면서도 사기 탐지를 개선할 수 있습니다. 연합 학습은 각 은행의 로컬 모델을 향상시키고 전체적인 모델의 정확성을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 이러한 방식은 빠르고 효율적인 학습을 가능하게 합니다.

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