딥러닝 기술을 앞부분의 특징점 학습과 뒷부분의 결정 네트워크로 구분되는데, 특징점 학습 부분을 기존의 잘 학습된 데이터를 기반으로 적용하는 도메인의 데이터에 최적화 과정을 수행하는 기술을 전이 학습이라고 함. 새로운 문제를 학습할 때 처음부터 학습을 진행하는 대신 기존에 학습된 모델을 이용하고 최소한의 추가적인 학습을 수행하여 높은 성능을 확보하는 방법을 통칭1
활용 및 발전방향
- 실무 적용: 전이 학습 개념을 실제 프로젝트나 업무 상황에 직접 적용해 이해를 심화한다.
- 연관 개념 학습: 관련 노트와 연결하여 맥락을 넓히고 응용 범위를 확장한다.
- 비교 분석: 유사한 방법론·도구와 비교하며 장단점을 파악한다.
- 참고 자료 탐색: 공식 문서나 전문 서적을 통해 더 깊은 이해를 추구한다.
- 사례 수집: 실제 사례를 꾸준히 수집하여 이 노트를 발전시킨다.
관련 노트
- AGI — 공유 키워드:
AI,딥러닝 - Active Learning — 공유 키워드:
AI,딥러닝 - Annotation — 공유 키워드:
AI,딥러닝 - Atros Convolution — 공유 키워드:
AI,딥러닝 - Attention mechanism — 공유 키워드:
AI,딥러닝
Footnotes
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쉽게 활용하는 인공지능 비즈니스 ↩