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전이 학습(transfer learning)이란? 하나의 문제를 해결하기 위해 학습된 모델의 지식을 다른 문제를 해결하는데 활용하는 기법입니다. 즉, 기존에 학습한 모델의 가중치와 편향값 등의 정보를 새로운 모델의 초기값으로 활용하여 학습을 진행하는 것을 의미합니다. 전이 학습은 대규모 데이터셋을 가지고 모델을 학습시키는데 필요한 시간과 비용을 줄일 수 있습니다. 또한, 새로운 데이터셋에 대한 모델의 정확도를 높일 수 있습니다. 이는 기존 모델에서 학습한 특성이 비슷한 문제에서도 유용하기 때문입니다. 전이 학습은 크게 두 가지 방법으로 나뉩니다. 특성 추출(Feature Extraction): 사전 학습된 모델을 사용하여 새로운 모델을 초기화하는 방법 → 전체 모델을 처음부터 학습시키는 것보다 효율적 미..

1. 인공지능, 머신러닝과 딥러닝의 차이 인공지능(Artificial Intelligence)은 인간의 지능적 행동을 모방하거나 재현하는 컴퓨터 시스템을 말합니다. 머신러닝은 인공지능의 한 분야로, 데이터를 통해 스스로 학습하고, 예측하거나 결정을 내릴 수 있는 알고리즘과 기술의 개발을 목표로 합니다. 이는 데이터로부터 패턴을 발견하고, 이를 바탕으로 예측 또는 결정을 내리는 모델을 만드는 과정을 포함합니다. 딥러닝은 머신러닝의 하위 분야로, 주로 인공신경망(특히 깊은 신경망)을 사용하여 복잡한 문제를 해결합니다. 딥러닝은 대규모 데이터에서 고수준의 추상화와 패턴 인식을 수행하는 능력을 가지고 있습니다. 머신러닝과 딥러닝 모두 학습 모델을 제공하여 데이터를 분류할 수 있는 기술이다. 하지만 접근 방식에 ..