transfer learning

전이 학습(transfer learning)은 인공지능의 고급 기술로, 대용량 데이터에서 사전 학습된 모델을 적은 데이터만으로 새로운 과제에 맞게 재활용·적응시키는 방법입니다. 기존 방식이 과제마다 별도의 모델과 데이터를 필요로 했다면, 전이 학습은 이전 학습에서 얻은 지식을 활용함으로써 학습 시간과 자원을 절감하고, 관련 분야에서 뛰어난 성능을 발휘할 수 있습니다. 이미 학습된 표현을 재사용해 새로운 도메인에 빠르게 적응하는 점이 전통적 접근법과의 차별점입니다.

활용 사례 및 예시

전이 학습은 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식, 로보틱스 등 다양한 분야에 널리 활용됩니다. 예를 들어, ImageNet에서 사전 학습된 이미지 분류 모델을 의료 영상의 질병 진단에 적용할 수 있습니다. 텍스트 분야에서는 BERT, GPT와 같은 대규모 코퍼스 기반 모델을 감정 분석, 기계 번역 등 특정 데이터셋에 맞게 미세 조정해 사용합니다.

주요 소프트웨어, 라이브러리, 프레임워크

전이 학습을 지원하는 대표적인 프레임워크로는 TensorFlow, PyTorch, Keras가 있습니다. NLP 분야의 Hugging Face Transformers, 비전 분야의 torchvision 등 특화 라이브러리는 사전 학습된 모델의 활용 및 커스터마이징을 용이하게 합니다. FastAI, ONNX 등은 산업 및 학술 환경에서 전이 학습 구현을 더욱 간소화하고 가속화합니다.

최근 동향 및 발전

최근에는 다중 도메인 전이, 연합 학습, 에너지 효율 및 탄소 발자국 저감 등 다양한 발전이 이루어지고 있습니다. GPT-4, CLIP과 같은 기반 모델은 극소수의 예시만으로도 다양한 과제에 적응할 수 있어 전이 학습의 범위를 넓히고 있습니다. 연구계에서는 전이된 모델의 견고성과 설명 가능성 강화에도 주목하고 있습니다.