하하호호

AI 기술이 발전하면서, 많은 데이터와 자원을 필요로 하는 대형 모델들이 주목을 받았습니다. 하지만 최근 들어 적은 데이터로 빠르게 학습할 수 있는 모델들이 큰 관심을 끌고 있습니다. 그 중에서 메타러닝과 퓨샷 학습은 AI가 적은 데이터로 효율적으로 학습할 수 있는 방법으로, 기존의 모델들이 가지고 있는 한계를 극복하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 저는 이 두 가지 기법이 AI의 미래를 어떻게 변화시킬지, 특히 실생활에서 어떻게 활용될 수 있을지에 대해 궁금증을 가지고 있습니다. 오늘은 메타러닝과 퓨샷 학습이 무엇인지, 그리고 어떻게 구현되는지에 대해 알아보겠습니다.메타러닝과 퓨샷 학습이란?메타러닝은 AI가 새로운 작업을 빠르게 학습하는 방법을 배우는 학습법입니다. 기존의 모델들은 많은 데이터를 기..

AI 모델을 효율적으로 만들고자 할 때, 모델의 크기를 줄이는 것이 중요하지만 성능은 그대로 유지해야 합니다. 이때 중요한 기술이 바로 신경망 가지치기(Pruning)입니다. 저는 이 기술이 얼마나 강력한지, 그리고 어떻게 모델 크기를 90% 이상 줄이면서도 성능을 유지할 수 있는지에 대해 놀라움을 금치 못했습니다. 오늘은 신경망 가지치기 기법이 무엇인지, 어떻게 적용하는지, 그리고 이 기술이 AI 모델 최적화에 어떤 영향을 미치는지 자세히 알아보겠습니다.신경망 가지치기란 무엇인가?신경망 가지치기는 인공 신경망에서 불필요한 연결을 제거하는 기술입니다. 모델의 크기를 줄이는 데 중요한 역할을 하며, 성능은 그대로 유지하거나 심지어 향상시킬 수 있습니다. 이 기법은 모델이 과적합(overfitting)을 피..