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딥 러닝은 복잡한 문제를 해결하는 데 매우 효과적인 기술로, 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌고 있다. 그러나 딥 러닝 모델은 일반적으로 많은 양의 데이터와 학습 시간을 필요로 한다. 메타 학습은 이러한 문제를 해결하기 위한 기술로, 적은 데이터로도 빠르게 학습하고 새로운 작업에 적응할 수 있는 능력을 갖춘 모델을 개발하는 것을 목표로 한다. 💡 메타 학습의 중요성 (Importance of Meta-Learning)딥 러닝 모델의 학습은 일반적으로 다음과 같은 과정을 거친다. 대량의 데이터를 사용하여 모델을 학습시키고, 새로운 데이터에 대한 예측 성능을 평가한다. 이 과정에서 모델은 데이터에 과적합될 위험이 있으며, 새로운 작업에 적용하기 위해서는 추가적인 학습이..

🧠 딥러닝에서의 연속 학습 (Continual Learning) 소개연속 학습, 즉 Continual Learning (이하 CL)은 인공지능 분야에서 매우 중요한 개념으로 떠오르고 있습니다. 이는 기존의 딥러닝 모델들이 직면한 근본적인 문제점을 해결하기 위한 방법 중 하나입니다. 딥러닝 모델은 일반적으로 특정 데이터셋에 대해 학습된 후, 새로운 데이터를 접하게 되면 기존에 학습했던 내용을 잊어버리는 경향이 있습니다. 이러한 현상을 '재앙적 망각 (Catastrophic Forgetting)'이라고 합니다. CL은 이러한 재앙적 망각을 최소화하면서, 새로운 정보를 지속적으로 학습하고 기존 지식을 유지하는 것을 목표로 합니다.📚 왜 연속 학습이 중요한가?현실 세계에서 인간은 끊임없이 새로운 정보를 배우..