프로젝트/방법론명:

전이학습

유형:

프로젝트 및 방법론

개요:

전이학습은 한 도메인에서 학습한 모델의 지식을 다른 관련 도메인으로 전이하여 새로운 작업을 수행하는 방법론이다.

추진/개발 주체:

주로 인공지능 및 머신러닝 연구자들이 개발하고 활용한다.

추진 시기:

2010년대 초반부터 본격적으로 연구되고 있다.

적용 분야:

자연어 처리, 컴퓨터 비전, 음성 인식 등 다양한 인공지능 분야에 적용된다.

핵심 내용 및 구성:

전이학습은 기존의 학습된 모델을 활용하여 새로운 문제를 해결하는 접근 방식으로, 데이터가 부족한 상황에서도 높은 성능을 발휘할 수 있다. 일반적으로 두 가지 단계로 구성되며, 첫 번째 단계는 대규모 데이터셋에서 모델을 사전 학습(pre-training)하는 것이고, 두 번째 단계는 특정 작업에 맞춰 모델을 미세 조정(fine-tuning)하는 것이다. 이러한 방법론은 데이터 수집 및 라벨링에 드는 비용을 절감하고, 학습 시간을 단축하며, 성능을 향상시키는 데 기여한다. 전이학습은 특히 대규모 데이터셋을 구축하기 어려운 분야에서 유용하며, 기존의 학습된 모델이 가진 일반적인 패턴 인식 능력을 새로운 문제에 응용할 수 있게 한다.

성과 및 영향:

전이학습은 인공지능 모델의 학습 효율성을 크게 향상시켰으며, 다양한 분야에서 혁신적인 성과를 이끌어냈다.

관련 사례:

BERT, GPT와 같은 자연어 처리 모델들이 전이학습을 통해 높은 성능을 보여주고 있다.

이칭(alias):

전이 학습, Transfer Learning

참고 정보:

전이학습에 대한 자세한 정보는 인공지능 및 머신러닝 관련 학술 논문과 서적에서 확인할 수 있다.