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머신러닝 모델 간의 지식 이전 (Knowledge Transfer Between Models)

💡 서론: 모델 간의 지식 이전이란?머신러닝 분야에서 모델 간의 지식 이전 (Knowledge Transfer)은 한 모델이 학습한 지식을 다른 관련 모델에게 전달하여 학습 효율을 높이고 성능을 향상시키는 기술을 의미한다. 이는 특히 데이터가 부족하거나 학습에 많은 시간과 자원이 소요되는 상황에서 유용하다. 기존 모델의 지식을 활용함으로써 새로운 모델은 처음부터 모든 것을 학습할 필요 없이, 이전 모델의 경험을 바탕으로 빠르게 목표를 달성할 수 있다.📚 주요 개념: 전이 학습 (Transfer Learning) 과 멀티태스크 학습 (Multi-Task Learning)모델 간 지식 이전에는 크게 두 가지 주요 접근 방식이 있다.전이 학습 (Transfer Learning): 전이 학습은 사전 훈련된 ..
머신러닝 2025. 3. 21. 22:21
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