Transfer learning은 한 작업이나 도메인에서 학습한 모델을 다른 유사한 작업에 재활용하는 머신러닝 기법입니다. 처음부터 학습을 시작하지 않고, 이미 학습된 모델의 지식과 패턴을 활용함으로써 새로운 작업에 필요한 데이터 양과 계산 자원을 크게 줄일 수 있습니다.

작동 방식:

• 사전 학습(Pre-training): 모델은 일반적인 대규모 데이터셋에서 먼저 학습을 수행하여 폭넓은 패턴과 특징을 학습합니다.

• 미세 조정(Fine-tuning): 이후, 특정 작업에 맞는 소규모 데이터셋을 사용하여 기존 모델의 파라미터를 조정합니다.

• 지식 재사용(Knowledge Reuse): 모델은 기존 학습을 통해 얻은 통찰을 유지한 채, 새로운 작업에 빠르게 적응하고 높은 성능을 냅니다.

중요성

Transfer learning은 적은 자원으로도 높은 성능을 낼 수 있도록 도와줍니다. 데이터가 부족한 환경에서도 효과적인 학습이 가능하며, 개발 비용과 시간을 절감해 다양한 분야에 인공지능을 확산시키는 데 큰 기여를 합니다.