새뮤얼 브로들리

새뮤얼 브로들리(Samuel Brodley)는 개인정보 보호, 머신러닝, 인공지능 분야에서 활동하는 연구자이다. 그의 연구는 특히 사생활 보호 머신러닝(Privacy-Preserving Machine Learning)과 페더레이티드 러닝(Federated Learning) 분야에 초점을 맞추고 있다. 이러한 기술은 데이터를 중앙 집중식으로 수집하지 않고도 여러 장치 또는 조직에서 모델을 학습할 수 있도록 하여 데이터 프라이버시를 강화하는 데 기여한다.

브로들리의 연구는 이론적 토대를 다지는 것뿐만 아니라 실제 적용 가능성을 탐구하는 데에도 중점을 둔다. 예를 들어, 차등 프라이버시(Differential Privacy)와 같은 기술을 사용하여 머신러닝 모델이 개인 정보를 유출하지 않도록 보장하는 방법을 연구한다. 또한, 그의 연구는 의료, 금융 등 다양한 분야에서 윤리적이고 책임감 있는 AI 개발을 위한 지침을 제공하는 데 활용될 수 있다.

그의 연구 결과는 관련 학술 회의 및 저널에 발표되었으며, 관련 분야의 발전에 기여하고 있다. 구체적인 출판물, 소속 기관, 프로젝트 등 추가적인 정보는 공개적으로 알려져 있지 않다.