전이 학습(Transfer Learning)은 머신러닝에서 이미 학습된 모델을 재활용해 새로운 문제를 해결하는 방법입니다. 전이 학습은 특히 데이터가 적거나 모델을 처음부터 학습시키기엔 시간이 많이 걸릴 때 유용합니다. 기본적으로 다른 작업에서 훈련된 모델을 기반으로 새로운 데이터를 학습시킴으로써 적은 데이터로도 좋은 성능을 얻을 수 있습니다. 전이 학습은 예를 들어, 대규모 이미지 데이터셋인 ImageNet에서 학습된 모델을 가져와 소규모 데이터셋에서 고양이와 개를 분류하는 데 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면, 이미 학습된 모델의 지식을 활용해 처음부터 학습할 필요 없이 빠르고 효율적으로 문제를 해결할 수 있습니다. 전이 학습이란?: 기존 모델의 지식 재사용전이 학습은 이미 학습된 모델의 지식을 새로..
