개요전이학습(Transfer Learning)은 이미 학습된 모델의 지식을 새로운 작업에 적용하는 머신러닝 기법입니다. 이 방법은 특히 데이터가 부족한 환경에서 높은 성능을 발휘하며, 기존 모델의 가중치를 재사용하여 학습 시간을 단축하고 일반화 성능을 개선하는 데 도움을 줍니다. 본 글에서는 전이학습의 개념, 주요 기법, 활용 사례 및 장단점을 살펴봅니다.1. 전이학습이란?전이학습은 원래 특정 작업(Task A)을 위해 학습된 모델을 다른 유사한 작업(Task B)에 적용하는 방법입니다. 이 기법은 일반적으로 대규모 데이터셋에서 사전 학습된 모델(Pre-trained Model)을 활용하여 새로운 도메인에서 추가 학습(Fine-Tuning)하는 방식으로 이루어집니다.1.1 전이학습의 원리사전 학습(Pre..
