한편 , 인공지능 모델 의 새로운 버전 이 서버 ( 200 ) 로부터 전자 장치 ( 100 ) 로 전송 될 수 도 있 다 . 이 경우 , 기존 에 학습 된 인공지능 모델 은 서버 ( 200 ) 로부터 전송 된 새로운 버전 의 인공지능 모델 로 대체 될 필요 가 있 다 . 새로운 버전 의 인공지능 모델 은 사용 자 의 개인 특성 이 반영 되 도록 학습 되 어야 하 는데 , 사용 자 데이터 ( 예 를 들 어 , wav 파일 , mp 3 파일 로 저장 된 사용 자 음성 데이터 ) 가 메모리 ( 110 ) 상 에 저장 되 어 있 지 않 더라도 이미 학습 된 개인 학습 데이터 생성 모델 에 의해 생성 되 는 개인 학습 데이터 에 의해 새로운 버전 의 인공지능 모델 이 상대 적 으로 빠르 게 학습 될 수 있 다 . 다시 말 해 , 개인 학습 생성 모델 은 사용 자 데이터 에 의해 학습 되 었 으므로 , 개인 학습 데이터 생성 모델 에 의해 생성 된 개인 학습 데이터 에 의해 인공지능 모델 이 학습 되 는 경우 에 도 사용 자 데이터 에 의해 학습 되 는 경우 와 유사 한 효과 를 얻 을 수 있 다 . 이 에 따라 , 인공지능 모델 이 새로운 버전 으로 대체 되 는 경우 에 도 전자 장치 ( 100 ) 는 방대 한 사용 자 데이터 를 저장 할 필요 없이 , 생성 된 개인 학습 데이터 에 의해 개인 특성 이 반영 되 도록 학습 될 수 있 다 .