AI가 알려주는 IT지식

전이학습(Transfer Learning)은 기계 학습과 딥러닝에서 특히 중요한 개념으로, 한 작업에서 학습된 모델의 지식을 다른 관련 작업에 적용하는 방법입니다. 전이학습은 데이터가 적은 경우나 계산 리소스가 제한적인 환경에서 특히 유용하며, 더 빠르게 높은 성능을 달성할 수 있습니다.전이학습의 핵심 아이디어사전 학습된 모델의 재사용: 대량의 데이터와 계산 리소스를 사용하여 사전에 학습된 모델을 사용합니다.학습된 특성의 전달: 사전 학습된 모델의 일부나 전체를 새로운 작업에 재사용하여 더 적은 데이터로 높은 성능을 달성합니다.전이학습의 주요 방법특성 추출(Feature Extraction):기존에 대량의 데이터로 학습된 모델의 특성 추출 레이어를 새로운 모델에 적용합니다.예를 들어, 이미지 분류를 위해..

지도학습 미세 조정(SFT, Supervised Fine-Tuning)는 기계 학습에서 중요한 개념 중 하나입니다. 이것은 사전 훈련된 모델을 새로운 작업이나 데이터셋에 맞게 조정하는 과정을 나타냅니다. SFT는 전이 학습(transfer learning)의 한 형태로 볼 수 있습니다. 여기서 모델은 일반적인 지식을 사전에 학습한 후 특정 작업에 맞게 조정됩니다. 이렇게 함으로써 새로운 작업에 대한 성능을 향상시킬 수 있습니다. SFT의 주요 단계와 이점에 대해 자세히 설명하겠습니다. 사전 훈련된 모델 선택: SFT의 첫 번째 단계는 기존에 사전 훈련된 모델을 선택하는 것입니다. 이러한 모델은 대규모 데이터셋에서 훈련되어 일반적인 지식을 보유하고 있습니다. 예를 들어, BERT, GPT 등과 같은 사전 ..

Fine-tuning은 기계 학습 모델을 특정 작업에 맞게 조정하거나 최적화하는 과정을 가리킵니다. 주로 사전 훈련된 모델을 가져와서 해당 작업에 맞게 파라미터를 조정하는 것으로, 이는 새로운 데이터셋이나 새로운 작업에 대해 모델을 효율적으로 사용하기 위한 방법입니다. Fine-tuning은 전이 학습(transfer learning)의 한 형태로, 사전 훈련된 모델의 일반적인 지식을 가져와서 새로운 작업에 적용하는 것입니다. 이를 통해 데이터 양이 적거나 특정 작업에 적합하지 않은 경우에도 더 나은 성능을 얻을 수 있습니다. Fine-tuning의 주요 단계 및 과정은 다음과 같습니다: 사전 훈련된 모델 선택: 먼저 특정 작업에 맞는 사전 훈련된 모델을 선택합니다. 이 모델은 일반적으로 대규모 데이터셋..