인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 맥락에서 전이 학습(Transfer Learning)은 사전 훈련된 모델을 활용하여 지식을 추출하고 이를 관련 작업에 적용함으로써 학습 프로세스의 효율성과 효율성을 향상시키는 것을 목표로 하는 고급 기술입니다. 추가 교육이 거의 필요하지 않거나 필요하지 않습니다. 이러한 접근 방식을 통해 AI 시스템은 이전 학습을 활용하고 특히 유사한 기본 구조, 패턴 또는 기능을 공유하는 작업의 경우 새로운 모델을 훈련하는 데 필요한 계산 리소스와 시간을 줄일 수 있습니다. 전이 학습은 레이블이 지정된 훈련 데이터가 부족하거나 비용이 많이 들거나 획득하는 데 시간이 많이 걸리는 경우에 필수적입니다.
전이 학습은 AI 및 ML 영역에서 강력하고 다양한 도구로 부상했습니다. 다양한 특성이 있음에도 불구하고 여러 문제가 기본 기능을 공유할 수 있다는 아이디어를 활용하기 때문입니다. 이 개념은 특히 컴퓨터 비전(이미지 분류, 객체 인식, 의미론적 분할), 자연어 처리(NLP, 감정 분석, 명명된 엔터티 인식) 및 강화 학습(자동 제어, 로봇 공학)과 같은 영역과 관련이 있습니다.
일반적으로 전이 학습이 적용되는 두 가지 주요 시나리오는 귀납적 전이 학습과 전이적 전이 학습입니다. 귀납적 전이 학습은 한 작업에서 배운 지식이 새롭지만 관련된 작업의 성능을 향상시키기 위해 전송되고 조정될 때 발생합니다. 이러한 유형의 전이 학습은 지도 학습에서 널리 사용됩니다. 여기서 모델은 대규모 데이터 세트에서 사전 훈련되고 소량의 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 특정 분류 또는 회귀 문제에 맞게 미세 조정됩니다. 반면에 변환적 전이 학습은 레이블이 지정된 예제를 한 도메인에서 소스 도메인과 대상 도메인의 분포가 다른 다른 도메인으로 전송하는 것을 포함합니다. 이러한 유형의 전이 학습은 도메인 적응 또는 개념 드리프트와 같은 비지도 및 준지도 학습 설정에서 일반적으로 사용됩니다.
실제로 전이 학습의 대표적인 사례 중 하나는 이미지 분류 작업을 위해 CNN(컨벌루션 신경망)과 같은 사전 훈련된 딥 러닝 모델을 사용하는 것입니다. 이러한 시나리오에서는 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터 세트에 대해 사전 학습된 모델을 더 작은 도메인별 데이터 세트를 사용하여 미세 조정할 수 있습니다. 일반적으로 낮은 수준의 특징(예: 가장자리, 텍스처, 색상)에 대한 정보를 포함하는 사전 훈련된 모델의 하위 계층은 새 데이터 세트에 적용되고 재훈련됩니다. 더 많은 작업별 기능과 특성을 인코딩하는 경향이 있는 상위 계층은 새롭고 더 작은 데이터 세트를 사용하여 대체되거나 재교육될 수 있습니다. 이 접근 방식은 객체 인식, 이미지 분할, 시각적 질문 답변 등 다양한 컴퓨터 비전 작업에서 효과적인 것으로 입증되었습니다.
전이 학습의 또 다른 중요한 응용 분야는 자연어 처리 작업에서 볼 수 있습니다. BERT, GPT-2 및 RoBERTa와 같은 사전 훈련된 모델은 방대한 양의 텍스트 데이터에 대해 훈련된 강력한 NLP 모델입니다. 전이 학습을 통해 이러한 모델은 도메인별 데이터 세트에서 미세 조정되어 감정 분석, 질문 답변 또는 텍스트 요약과 같은 작업을 놀라운 효율성으로 수행합니다. 주로 단어나 문장 벡터 형태로 학습된 임베딩을 전송하는 것은 감정 분석이나 명명된 엔터티 인식과 같은 다운스트림 작업에 활용됩니다.
AppMaster no-code 플랫폼의 맥락에서 Transfer Learning을 사용하면 백엔드, 웹 및 모바일 애플리케이션 생성 시 더욱 최적화하고 효율성을 높일 수 있습니다. AppMaster 사용자는 사전 훈련된 AI 모델과 특정 작업 또는 기능에 대한 지식을 활용하여 더 적은 시간과 노력으로 더욱 정교하고 지능적이며 리소스 효율적인 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 이 접근 방식은 시간과 리소스 측면에서 개발자에게 상당한 이점을 제공할 수 있을 뿐만 아니라 혁신적인 AI 기반 애플리케이션 개발 경험을 위한 새로운 문을 열어줍니다.
학습 프로세스를 강화하고 데이터 요구 사항을 줄이는 효과를 고려할 때 Transfer Learning은 AI 및 ML 애플리케이션의 확장성, 성능 및 유연성을 향상시킬 것을 약속합니다. 산업 전반에 걸쳐 AI 기반 애플리케이션의 중요성이 커지고 지능형 시스템에 대한 수요가 증가하는 것을 고려할 때 전이 학습은 AI 및 ML 기술의 미래를 형성하는 데 더욱 중요한 역할을 할 중요한 전략을 구성합니다.
