메타학습

Few-shot Learning, 퓨샷 러닝

Few-shot Learning이란? 훈련 데이터(train data)의 수가 매우 제한적인 상황에서 모델을 개발하려는 기술 혹은 알고리즘을 의미합니다. 즉, 상대적으로 적은 훈련 데이터에서도 새로운 입력 값으로 주어지는 데이터(unseen data)를 잘 인식하고 분류하고자 하는 것입니다. 매우 많은 데이터로 모델을 구축하는 전통적인 인공지능 트랜드와는 달리, 매우 적은 데이터에서도 모델을 잘 구축하는 것이 핵심이라고 할 수 있습니다. 등장 배경 학습 데이터가 적은 상황에서는 딥러닝 모델의 구축 자체에 어려움이 있었고, 몇 장의 사진만을 보고 직관적으로 분류할 수 있는 사람과는 달리 인공지능 모델은 적게는 수천 개, 많게는 몇 십만 개에 달하는 사진이 필요했습니다. 이에 인공지능 개발자들은 소량의 데이..