transfer learning 기술 정의

Transfer learning은 기계 학습에서 사용되는 한 가지 기술로, 하나의 작업에서 학습된 신경망 모델을 다른 작업에 활용하는 것을 의미합니다. 학습된 모델은 이미지 분류, 객체 탐지 또는 자연어 처리 등 다양한 작업에 활용될 수 있습니다.

기존의 전이 학습 방법은 다음과 같은 단계로 이루어집니다. 먼저, 대규모 데이터셋으로 미리 학습된 신경망 모델을 선택합니다. 이 모델은 대부분 고성능 컴퓨터에서 수십 개 이상의 계층으로 구성되어 있습니다. 그런 다음, 이 모델의 일부 계층을 새로운 작업에 맞게 수정하거나 추가한 뒤, 새로운 데이터셋을 사용하여 추가로 학습시킵니다. 이 과정은 전체 신경망 모델을 다시 학습시키는 것보다 훨씬 빠르고 효율적입니다.

Transfer learning은 다양한 이점을 제공합니다. 첫째, 새로운 작업에 필요한 학습 데이터셋의 크기를 크게 줄일 수 있습니다. 이미 학습된 모델은 이미지 및 자연어 데이터에 대한 일반적인 특징을 학습하므로, 이러한 특징을 다른 작업에 활용할 수 있습니다. 둘째, 이미지의 경우, 전이 학습은 작은 데이터셋에서도 고품질의 모델을 만들 수 있습니다. 작은 데이터셋에 대한 모델 학습은 과적합(overfitting)의 가능성이 높지만, 전이 학습을 통해 일반적인 특징을 학습한 모델을 사용하면 이러한 문제를 완화시킬 수 있습니다. 셋째, 전이 학습은 학습 시간과 컴퓨팅 리소스를 절약할 수 있습니다. 이미 학습된 모델을 기반으로 새로운 작업에 모델을 구축하는 것은 처음부터 모델을 학습시키는 것보다 훨씬 빠릅니다.

전이 학습은 다양한 분야에서 활발하게 연구되고 있는 기술입니다. 이미지 인식, 자연어처리, 음성인식 등 다양한 작업에 적용될 수 있으며, 특히 딥러닝에서 주로 사용됩니다. 전이 학습을 사용하면 작업에 맞는 커스텀 모델을 개발하는 데 필요한 노력과 시간을 크게 줄일 수 있으며, 모델의 성능과 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다.