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[산업지식퀴즈] 많은 데이터 없이 딥러닝 모델 구축하는 ‘이 기술’은?

처음부터 학습시키는 것보다 개발 시간 빠르고, 기본 성능 높아

[산업지식퀴즈] 많은 데이터 없이 딥러닝 모델 구축하는 ‘이 기술’은? - 산업종합저널 기타
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딥러닝(Deep Learning)은 인간의 신경세포를 수학적으로 모델링한 것입니다. 데이터를 입력하면 컴퓨터가 수많은 연산을 거쳐 패턴을 인식하고, 스스로 학습하는데요.

딥러닝 모델은 입력한 데이터가 많을수록 정확도가 높아지는 특성이 있습니다. 하지만 데이터를 모으는 일은 많은 비용과 시간이 소모됩니다. 지난 10일 폐막한 '2023 스마트공장·자동화산업전'에서 만난 윤성철 충북대학교 산업인공지능학과 초빙교수는 “딥러닝에서 가장 어려운 것이 데이터 입력 과정”이라고 언급했는데요.

최근에는 많은 데이터가 없어도 딥러닝 모델을 구축할 수 있습니다. 사전 학습된 딥러닝 모델(Pre-trained Model)을 사용자의 목적에 맞게 수정해 다른 데이터셋에 적용하는 ‘이 기술’ 때문입니다. ‘이 기술’은 무엇일까요?

1. 전이학습(Transfer Learning)
2. 작업 커스터마이즈(Task Customize)
3. 강화학습(Reinforcement Learning)

답은 1번, 전이학습(Transfer Learning)입니다.

전이학습은 공개된 사전 훈련 모델이 많아 유리하고, 적용 범위도 넓습니다. 예를 들어, 일반 차량의 자율주행을 위해 훈련된 모델을 자율주행 트럭 운전에도 적용하는 식입니다. 또한, 처음부터 모델을 학습시키는 것보다 개발 시간이 빠르고, 기본 성능도 높습니다.


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