전이 학습이란 무엇인가

전이 학습은 기계 학습에서 중요한 개념으로, 한 영역의 지식을 다른 관련 영역으로 전이하는 것을 목표로 합니다. 일반적으로, 한 작업에서 훈련된 모델은 다른 작업에 그 지식을 적용할 수 있어 대량의 주석 데이터 필요성을 크게 줄일 수 있습니다.

전통적인 기계 학습에서는 모델이 특정 작업 데이터에서 처음부터 훈련해야 합니다. 그러나 전이 학습을 통해 모델은 관련 작업에서 얻은 지식을 활용할 수 있으며, 이는 데이터가 부족하거나 훈련 시간이 제한된 경우 특히 중요합니다. 전이 학습의 작동 방식은 일반적으로 두 단계로 나뉘며, 첫 번째로 소스 영역에서 모델을 훈련한 후 목표 영역에서 미세 조정합니다.

전이 학습은 컴퓨터 비전, 자연어 처리 및 음성 인식 등 여러 분야에서 중요한 응용 프로그램을 가지고 있습니다. 예를 들어, ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터 세트에서 훈련된 모델은 특정 이미지 분류 작업으로 전이될 수 있습니다.

딥 러닝 기술이 계속 발전함에 따라 전이 학습은 특히 빠른 배치와 효율적인 자원 활용이 필요한 시나리오에서 주류 접근 방식이 되었습니다. 전이 학습의 장점은 분명하지만, 소스와 목표 영역 간의 관련성이 부족할 경우 성능 저하와 같은 몇 가지 도전 과제가 존재합니다.