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🚀 Multi-Task Learning 소개 (Introduction to Multi-Task Learning)Multi-Task Learning (MTL)은 딥러닝 분야에서 널리 사용되는 기법 중 하나이다. MTL은 여러 관련 작업을 동시에 학습하도록 설계되어, 모델이 각 작업에 특화된 개별 모델보다 더 나은 성능을 보이도록 하는 데 목적이 있다. 이는 모델이 여러 작업을 통해 공유된 정보를 활용하고, 서로 간의 지식을 전이할 수 있기 때문이다.💡 왜 Multi-Task Learning을 사용하는가? (Why use Multi-Task Learning?)MTL을 사용하는 주요 이유는 다음과 같다:성능 향상 (Performance Improvement): 관련 작업 간의 지식 공유는 각 작업의 성능을..

💡 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 ..