Transfer Learning

트랜스퍼 러닝은 관련되지만 다른 작업을 위해 사전 학습된 모델을 재사용하고, 새로운 문제에 맞게 미세 조정(fine-tuning)하는 머신 러닝 기술입니다. 이 기술은 사전 학습된 모델이 이미 학습한 지식을 활용하여, 새로운 작업에 필요한 훈련 데이터의 양을 줄이고 모델의 일반화 능력과 효율성을 개선하는 것을 목표로 합니다. 트랜스퍼 러닝은 데이터가 제한적일 때나 새로운 작업이 원래 작업과 유사할 때 특히 효과적이며, 모델 성능과 개발 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다.