transfer learning1 미세 조정과 전이 학습의 차이점은? 머신러닝 학습법 완벽 정리 머신러닝 기법 소개 대부분의 머신러닝(ML) 모델은 독립적으로 학습되지만, 여러 모델 간 상호작용을 활용하여 성능을 향상시키는 다양한 기법이 존재합니다. 이번 글에서는 전이 학습(Transfer Learning), 미세 조정(Fine-tuning), 다중 작업 학습(Multitask Learning), 연합 학습(Federated Learning) 네 가지 학습 방법을 설명합니다. 1. 전이 학습 (Transfer Learning)📌 정의전이 학습은 기존에 학습된 모델(예: 대규모 데이터셋에서 사전 학습된 모델)을 새로운 작업에 활용하는 학습 방법입니다.📌 특징✅ 기존 모델이 이미 학습한 패턴을 활용하여 새로운 작업에 적용✅ 새로운 모델을 처음부터 학습하는 것보다 더 적은 데이터와 짧은 훈련 시간으로.. 2025. 2. 25. 이전 1 다음
