반응형 메타학습의 한계1 메타 학습의 장점과 한계: 기계 학습의 진화 메타 학습(Meta-Learning)은 기계 학습의 한 분야로, 모델이 새로운 작업을 학습하는 방식을 개선하기 위한 방법론입니다. 메타 학습의 핵심은 '학습하는 방법을 학습하는 것'으로, 이는 모델이 다양한 작업에서 얻은 경험을 바탕으로 새로운 작업을 보다 효율적으로 학습할 수 있도록 돕습니다. 본 글에서는 메타 학습의 정의, 주요 기법, 응용 분야, 장점 및 한계에 대해 자세히 살펴보겠습니다.메타 학습의 정의메타 학습은 기계 학습 모델이 여러 작업을 통해 학습한 경험을 활용하여 새로운 작업을 보다 빠르고 효율적으로 학습할 수 있도록 하는 접근 방식입니다. 이는 일반적으로 '학습의 학습'이라고도 불리며, 모델이 과거의 학습 경험을 바탕으로 새로운 데이터에 대한 적응력을 높이는 데 중점을 둡니다. 메타 학.. 2024. 12. 4. 이전 1 다음 반응형