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개요소수 샘플 학습(Few-shot Learning, FSL)은 이름 그대로 극히 적은 수의 학습 샘플만으로도 모델이 새로운 작업을 학습할 수 있도록 하는 머신러닝 기법이다. 전통적인 딥러닝 모델은 대량의 학습 데이터를 요구하지만, FSL은 사람처럼 몇 가지 예시만 보고도 학습하는 능력을 모사하며, 데이터 수집이 어려운 환경에서 특히 강력한 성능을 발휘한다. 이 글에서는 FSL의 개념, 기술 구성, 활용 사례까지 체계적으로 살펴본다.1. 개념 및 정의Few-shot Learning은 N개의 학습 샘플(N-shot)과 K개의 클래스(K-way)에 기반하여 모델이 일반화 능력을 갖도록 훈련하는 방식이다. 대표적으로 N=1일 경우 One-shot Learning, N=0일 경우 Zero-shot Learnin..

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..