5단 분석법
순서 | 분석 | 단어 | 내용 |
1 | 일반 명사 | Transfer | 옮기다, 이동[이송/이전]하다 |
Learning | 학습 | ||
Transfer
Learning | 옮기는, 이전하는 학습? | ||
2 | 고유 명사 | Transfer
Learning | 사전 훈련된 모델을 새로운 문제에 맞게 재사용하여 학습 시간을 단축하고 성능을 향상시키는 기계 학습 방법 |
3 | 사용 이유 | Transfer
Learning | 사전 훈련된 모델의 지식을 활용하여 새로운 문제에 대해 더 적은 데이터와 시간으로 높은 성능을 얻기 위해서 |
4 | 사용 방법 | Transfer
Learning | 사전 훈련된 모델의 가중치를 가져와 새로운 데이터셋에 맞게 재훈련 |
5 | 다른 기술과의 비교 | Transfer
Learning | - |
정의
일반 명사
Transfer | 옮기다, 이동[이송/이전]하다 |
Learning | 학습 |
Transfer
Learning | 옮기는, 이전하는 학습? |
Transfer의 뜻은 옮기다, 이동[이송/이전]하다 입니다.
Learning의 뜻은 학습 입니다.
그래서, Transfer Learning의 뜻을 유추해 보면, 이전하는 학습이라고 생각해 볼 수 있습니다.
정말, 이런 의미인지 고유 명사를 한 번 살펴볼까요?
고유 명사
Transfer
Learning | 사전 훈련된 모델을 새로운 문제에 맞게 재사용하여 학습 시간을 단축하고 성능을 향상시키는 기계 학습 방법 |
Transfer Learning(전이 학습)은 사전 훈련된 모델을 새로운 문제에 맞게 재사용하여 학습 시간을 단축하고 성능을 향상시키는 기계 학습 방법입니다.
전이 학습은 대규모 데이터셋에서 학습된 모델의 지식을 재활용하여 새로운 데이터셋에 적용함으로써 더 빠르게 학습을 진행할 수 있게 합니다.
예를 들어, 이미지 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.
전이 학습의 대표적인 예로는 ImageNet 데이터셋으로 훈련된 모델을 이용하여 특정 도메인에 맞는 이미지 분류 작업을 수행하는 경우가 있습니다.
사용 이유
Transfer
Learning | 사전 훈련된 모델의 지식을 활용하여 새로운 문제에 대해 더 적은 데이터와 시간으로 높은 성능을 얻기 위해서 |
이유 | 설명 |
데이터 절약 | 새로운 문제에 대해 충분한 데이터를 확보하기 어려운 경우, 사전 훈련된 모델의 지식을 활용하여 적은 데이터로도 높은 성능을 달성할 수 있습니다. |
시간 절약 | 처음부터 모델을 훈련시키는 것보다 사전 훈련된 모델을 사용하는 것이 훨씬 빠름. 이는 특히 대규모 데이터셋에서 유용합니다. |
성능 향상 | 사전 훈련된 모델은 이미 다양한 데이터에서 학습했기 때문에, 새로운 문제에서도 기본적인 특성을 잘 파악하고 있어 높은 성능을 보일 가능성이 큽니다. |
계산 자원 절약 | 모델을 처음부터 학습시키는 데 필요한 계산 자원과 비용을 절약할 수 있습니다. |
사용 방법
Transfer
Learning | 사전 훈련된 모델의 가중치를 가져와 새로운 데이터셋에 맞게 재훈련 |
Tranfer Learning의 사용 방법은 사전 훈련된 모델의 가중치를 가져와 새로운 데이터셋에 맞게 재훈련을 하는 것입니다.
우리는 앞으로 특징 추출, 미세 조정 2가지 사전 훈련 모델을 사용해서 전이 학습을 하는 과정을 실습해볼 것입니다.
특징 추출(Feature Extraction)
사전 훈련된 모델의 중간 계층을 새로운 문제에 적용하는 방법입니다.
이 경우, 모델의 초기 가중치는 고정되고 마지막 몇 계층만 재훈련합니다.
미세 조정(Fine-tuning)
사전 훈련된 모델의 전체 또는 일부 계층을 새로운 데이터셋에 맞게 재훈련합니다.
이는 더 많은 계산 자원이 필요하지만, 더 높은 성능을 얻을 수 있습니다.
알면 좋은 정보
전이 학습의 실제 적용 사례
자연어 처리(NLP)
BERT, GPT와 같은 사전 훈련된 언어 모델을 이용해 텍스트 분류, 번역, 요약 등의 작업에 사용됩니다.
컴퓨터 비전
ResNet, VGG와 같은 사전 훈련된 이미지 인식 모델을 이용해 객체 검출, 이미지 분류 등의 작업에 활용됩니다.
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