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Incremental Learning(점진적 학습)

개요Incremental Learning(점진적 학습)은 데이터가 순차적으로 유입되는 환경에서 기존 학습 모델을 재학습 없이 점진적으로 업데이트할 수 있는 머신러닝 기법입니다. 특히 스트리밍 데이터, IoT, 실시간 모니터링 시스템 등에서 활용도가 높으며, 저장 공간과 연산 자원이 제한된 상황에서 매우 효과적인 접근 방식입니다.1. 개념 및 정의점진적 학습이란 전체 데이터를 한 번에 학습하는 전통적인 방식과 달리, 데이터가 연속적으로 주어질 때마다 기존 모델을 업데이트하는 학습 방식입니다. 이를 통해 학습 모델은 새로운 정보에 적응하면서도 이전에 학습한 내용을 유지할 수 있습니다.주요 목적은 지속 가능한 학습, 효율적인 자원 활용, 실시간 분석 대응에 있으며, 특히 온라인 학습(Online Learnin..

Topic 2025.04.08

메타학습(Meta-learning)

개요메타학습(Meta-learning)은 "학습하는 방법을 학습하는(Learning to Learn)" 인공지능(AI) 기술이다. 기존 머신러닝이 주어진 문제에 대해 모델을 학습시키는 것이라면, 메타학습은 다양한 문제를 해결하기 위한 최적의 학습 전략 자체를 학습한다. 이 글에서는 메타학습의 개념, 종류, 구성요소부터 실제 적용 사례까지 폭넓게 다룬다.1. 개념 및 정의메타학습은 머신러닝 모델이 다양한 작업(Task)에서 빠르게 일반화할 수 있도록, 기존의 학습 경험을 바탕으로 새로운 학습 전략을 스스로 구축하도록 설계된 접근 방식이다. 주로 소량의 데이터로 학습하는 Few-shot learning, Zero-shot learning에 활용되며, 사람처럼 빠르고 효율적으로 배우는 AI 구현을 목표로 한다..

Topic 2025.03.27

동적 지식 그래프(Dynamic Knowledge Graph)

개요동적 지식 그래프(Dynamic Knowledge Graph)는 시시각각 변화하는 정보를 반영하고 업데이트할 수 있는 지능형 데이터 모델이다. 전통적인 정적 지식 그래프와는 달리 실시간 데이터 수집, 분석, 연계가 가능하여 빠르게 변하는 환경 속에서도 신뢰할 수 있는 정보 구조를 제공한다. 본 글에서는 동적 지식 그래프의 정의부터 구성 요소, 기술 스택, 활용 사례에 이르기까지 포괄적으로 다룬다.1. 개념 및 정의동적 지식 그래프(Dynamic Knowledge Graph)는 실시간 또는 주기적으로 변화하는 데이터를 기반으로 지속적으로 노드와 엣지를 업데이트하며 지식 간의 관계를 모델링하는 데이터베이스 형태이다. 이는 대규모 연결된 데이터를 시멘틱하게 해석하고, 시의적절한 의사결정을 지원하기 위한 기..

Topic 2025.03.27
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