Transfer Learning / Meta Learning / Few-Shot Learning

네, 각 용어에 대해 설명드리겠습니다:

1. 전이 학습(Transfer Learning): 대규모 데이터셋에서 사전 훈련된 모델을 가져와 특정 작업이나 더 작은 데이터셋에 맞게 미세 조정하는 방법입니다. 이는 초기 훈련에서 얻은 특징을 활용하여 새로운 작업에서의 성능을 개선합니다.

2. 메타 학습(Meta Learning): "학습을 학습하는" 것으로 묘사되며, 적은 데이터로 새로운 작업을 빠르게 배울 수 있는 모델을 설계하는 데 초점을 맞춥니다. 이는 학습 과정 자체를 이해함으로써 신속한 적응이 가능합니다.

3. 퓨샷 학습(Few-Shot Learning): 매우 적은 수의 샘플로 새로운 작업이나 분류를 빠르게 배우도록 설계된 학습 기법입니다. 이는 특히 샘플이 제한된 상황에서 유용합니다.

차이점

• 전이 학습은 기존의 풍부한 데이터에서 학습된 지식을 새로운 작업에 적용하는 반면,
• 메타 학습은 여러 다양한 작업에서 학습하는 방법을 빠르게 습득하는 능력에 중점을 둡니다.
• 퓨샷 학습은 특정 작업에 대해 매우 적은 데이터만을 사용하여 빠른 학습을 가능하게 하는 점에서 메타 학습과 비슷하지만, 더 적은 데이터에 특화된 접근 방식입니다.