학습을 재사용하는 전이 학습 (Transfer Learning)

전이 학습(Transfer Learning)은 기존에 학습된 모델을 활용하여 새로운 문제를 해결하는 방법입니다.

처음부터 모델을 학습하는 대신, 이미 학습된 모델의 지식을 가져와 새로운 데이터에 맞게 조금만 조정합니다.

이러한 방법을 통해 적은 데이터와 짧은 학습 시간으로도 높은 성능을 얻을 수 있습니다.

딥러닝 모델을 처음부터 학습하려면 엄청난 양의 데이터와 긴 훈련 시간이 필요합니다.

예를 들어 이미지 분류 모델을 학습하려면 수십만 장의 이미지가 필요하며, 이를 학습하는 데 수시간에서 수일이 걸릴 수 있습니다.

하지만 전이 학습을 사용하면 기존에 학습된 모델의 일부를 그대로 활용하여 훨씬 적은 데이터와 짧은 시간으로도 좋은 성능을 얻을 수 있습니다.

전이 학습은 주로 다음과 같은 방식으로 수행됩니다.

대량의 데이터셋으로 사전 학습된 대규모 신경망 모델을 가져옵니다.

사전 학습된 모델의 일부 층을 그대로 유지하고, 특정 층만 새 데이터에 맞게 조정합니다.

예를 들어, 이미지 분류 모델을 활용할 때 기존의 특징 추출 층(엣지, 모양 감지 등)은 그대로 사용하고, 마지막 출력 층만 새 데이터에 맞게 변경할 수 있습니다.

새로운 데이터셋으로 추가 학습을 진행하여 모델을 최적화합니다.

사전 학습된 모델의 특징을 유지하면서, 새로운 문제에 맞게 조정하는 과정입니다.

전이 학습을 사용하면 적은 데이터로도 높은 성능을 얻어 이미지 분류, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에 활용되고 있습니다.

다음 수업에서는 지금까지 배운 내용을 바탕으로 간단한 퀴즈를 풀어보겠습니다.