전이학습의 개념과 인공지능에서의 적용에 대해 토론해보세요.

기존의 인공지능 훈련 과정에서는 머신러닝이 주도적인 역할을 합니다. 개발자가 제공한 데이터를 학습하고 제공된 데이터와 일치하는 결과를 출력합니다. 하지만 전이학습의 등장으로 인공지능은 하나의 인스턴스에서 추론을 도출할 수 있는 능력을 갖게 되었으며 더 이상 고정된 지식 구조에 국한되지 않습니다

현재 전이 학습에는 인스턴스 가중치 방법과 공통 특성 학습 방법의 두 가지 주요 방법이 있습니다. 인스턴스 가중치 방식은 결과 출력 시 기계의 선호도를 행사하기 위해 특정 분야의 학습 샘플 수를 늘리고 가중치 비율을 높이는 방식을 말한다. 공통 특징 학습 방법은 메타데이터에 공통 특징을 표시하여 관련성을 높여 논리 채널을 확장하는 것입니다

전이 학습의 개발은 여러 단계를 거쳤습니다. 처음에 사람들은 기계가 학습할 때 단일 분야의 출력 결과를 찾는 데 국한되지 않고 다양한 유형의 문제에서 공통점을 찾을 수 있도록 내용과 구조를 분석하려고 했습니다. 이 목표를 달성하기 위해 비전 분야에서는 머신러닝을 촉진하기 위해 특정 공통점에 따라 문제를 계층화하려고 시도합니다. 추가해야 할 새로운 콘텐츠가 있는 경우 나머지 콘텐츠는 고정되며 다른 간섭을 제거하기 위해 특정 수준의 데이터만 훈련에 사용됩니다.

한 도메인에서 다른 도메인으로 마이그레이션할 때 더 많은 데이터에서 더 적은 데이터로 마이그레이션하는 것을 단일 단계 마이그레이션이라고 합니다. 일반적으로 심층적인 아키텍처를 구축하고 가능한 한 다양한 수준의 문제를 추가하여 논리적으로 패배할 수 있습니다

데이터 생성적 전이 학습에서는 생성적 적대 네트워크가 함께 성장할 수 있으며 시뮬레이션 데이터를 사용하여 양측의 공통점에 대한 이해를 자극하여 모델의 성장을 촉진할 수 있습니다. 이 방법은 더 적은 양의 데이터가 필요하며 전반적인 학습 효율성을 향상시킬 수 있습니다

사회에서 인공 지능을 배우려는 열정이 새로운 정점에 도달했습니다. 전이 학습을 적용하면 의심할 여지 없이 인공 지능의 작동을 더욱 인간과 유사하게 만들고 더 넓은 범위의 응용 시나리오를 가질 수 있습니다.

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