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개요멀티태스킹 러닝(Multi-Task Learning, MTL)은 하나의 인공지능 모델이 여러 개의 연관된 작업(Task)을 동시에 학습함으로써, 개별 작업보다 더 일반화된 성능을 달성할 수 있도록 하는 머신러닝 전략입니다. MTL은 특히 텍스트 분류, 언어 생성, 컴퓨터 비전, 로보틱스 등 다양한 분야에서 데이터 효율성, 모델 경량화, 전이 학습 성능 향상 등의 이점을 제공하며, 최근에는 LLM과의 결합을 통해 더욱 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 정의 Single Task Learning하나의 모델이 하나의 작업만 학습하는 전통적 방식Multi-Task Learning하나의 모델이 여러 작업을 동시에 학습하는 방식멀티태스킹은 보통 **공통된 표현 학습(Shared Representati..

개요스몰 데이터 AI(Small Data AI)는 대규모 학습 데이터가 없는 환경에서도 효율적인 학습과 예측이 가능한 인공지능 기술 및 접근 방식을 의미합니다. 이는 수천만~수억 개의 샘플을 요구하는 기존 딥러닝과 달리, 적은 양의 데이터로도 학습 가능하도록 설계된 경량화된 알고리즘, 전이 학습, 데이터 증강, 메타 러닝 등이 핵심입니다. 산업 현장, 의료, 제조, 특수 환경 등 데이터 확보가 어려운 분야에서 실용성을 인정받고 있으며, LLM 이후의 ‘효율 중심 AI’ 트렌드를 대변하고 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 정의 스몰 데이터소수의 레이블된 샘플, 수십~수천 개 수준의 제한된 학습 데이터스몰 데이터 AI스몰 데이터를 기반으로도 일반화 능력이 높은 인공지능을 구현하는 기술 및 전략"작은 데이터..

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..