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👋 딥러닝 분야에서 전이 학습 (Transfer Learning)은 매우 강력한 기술이다. 사전 훈련된 모델 (Pre-trained Model)을 사용하여, 적은 데이터로도 훌륭한 성능을 얻을 수 있다. 이 글에서는 전이 학습의 개념, 이점, 실용적인 예시를 살펴본다.💡 전이 학습이란?전이 학습은 한 작업 (task)에서 학습한 지식을 다른 관련 작업에 적용하는 방법이다. 딥러닝 모델은 대량의 데이터를 사용하여 특정 작업을 수행하도록 훈련된다. 예를 들어, 이미지 분류 모델은 ImageNet과 같은 대규모 데이터셋으로 훈련되어 다양한 이미지를 분류하는 능력을 습득한다. 전이 학습은 이러한 사전 훈련된 모델의 지식을 활용하여, 새로운 작업에 적응시키는 것이다. 새로운 작업에 필요한 데이터가 적더라도, ..

딥러닝 분야에서 사전 훈련된 언어 모델(Pre-trained Language Models)의 미세 조정(Fine-tuning)은 획기적인 기술로 부상했으며, 다양한 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 작업의 성능을 크게 향상시켰다. 이 글에서는 사전 훈련된 언어 모델 미세 조정의 개념, 과정, 이점, 그리고 실용적인 예시와 함께 핵심 개념들을 쉽게 이해하도록 돕는다.✨ 개념 소개:사전 훈련된 언어 모델은 방대한 양의 텍스트 데이터로 훈련된 신경망이다. 이러한 모델은 일반적인 언어의 패턴과 구조를 학습하여, 텍스트 생성, 번역, 질문 응답 등 다양한 NLP 작업에 사용될 수 있는 기반을 제공한다. 미세 조정은 이처럼 사전 훈련된 모델을 특정 작업에 맞게 추가로 훈련시키..

💡 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 ..