사전 훈련된 모델

사전 학습된 모델은 대규모 데이터 세트에서 학습된 머신 러닝(ML) 모델로, 특정 작업에 맞게 미세 조정할 수 있습니다. 사전 학습된 모델은 종종 ML 모델을 개발하기 위한 시작점으로 사용됩니다. 이는 특정 작업에 맞게 미세 조정할 수 있는 초기 가중치와 편향 세트를 제공합니다.

사전 학습된 모델을 사용하면 다른 사람의 지식과 경험을 활용하고, 시간과 리소스를 절약하고, 모델 성능을 개선할 수 있는 등 여러 가지 장점이 있습니다. 사전 훈련된 모델은 일반적으로 대규모의 다양한 데이터 세트를 사용하여 훈련되며 다양한 패턴과 기능을 인식하도록 훈련됩니다. 따라서 미세 조정을 위한 견고한 기반을 제공하고 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

사전 학습된 모델은 언어 모델, 객체 감지 모델, 이미지 분류 모델 등 다양한 형태로 제공됩니다. 합성곱 신경망은 종종 이미지 분류 모델의 기반으로 사용되는데, 이 모델은 이미지를 미리 정해진 범주로 분류하도록 훈련됩니다(CNN).

CNN, 즉 지역 기반 합성 신경망은 종종 사진이나 비디오에서 항목을 식별하고 분류하기 위한 객체 인식 모델의 기반으로 사용됩니다(R-CNN). 순환 신경망(RNN) 또는 변환기는 종종 언어 모델의 기초로 사용되며, 시퀀스의 다음 단어를 예측하도록 훈련됩니다.

전반적으로 사전 학습된 모델은 ML에서 유용한 도구이며 ML 모델을 개발하기 위한 시작점으로 사용할 수 있습니다. 이러한 모델은 특정 작업에 맞게 미세 조정할 수 있는 초기 가중치와 편향 세트를 제공하며 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.