미세 조정1 전이 학습(Transfer Learning)의 이해와 활용법 전이 학습(Transfer Learning)의 이해와 활용법머신러닝과 인공지능 분야에서 전이 학습(Transfer Learning)은 기존에 학습된 모델의 지식을 새로운 문제에 재사용하는 방법입니다. 이는 기존의 대규모 데이터셋으로 훈련된 모델의 파라미터를 활용해 새로운 작업에서 성능을 극대화하는 접근 방식입니다. 특히 이미지 인식, 자연어 처리(NLP) 및 음성 인식 등에서 탁월한 성과를 보여주며, 데이터가 부족한 상황에서도 뛰어난 성능을 발휘할 수 있습니다. 전이 학습은 시간과 비용을 절감하면서도 높은 정확도를 제공하기 때문에 다양한 산업 분야에서 활용되고 있습니다.예를 들어, 대규모 데이터로 학습된 ResNet이나 BERT 같은 사전 학습 모델을 가져와 특정 목적에 맞게 재학습(fine-tuning.. 2024. 10. 25. 이전 1 다음