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알파고를 만든 딥마인드의 데미스 하사비스는 최근 이런 말을 했습니다. 앞으로 전이학습이 일반 인공지능으로 가는 열쇠가 될거라 강조했습니다. 먼저 대량의 데이터로 사전훈련을 합니다. 이렇게 만든 모델에서 일부분을 추출한 후 새로운 레이어를 추가합니다. 그리고 자신의 데이터로 다시 훈련을 하는 전이학습을 합니다. 이런 방법을 사용하면 적은 데이터로 더 높은 정확도를 얻을 수 있습니다.
과거의 신경망은 항상 가중치를 랜덤으로 초기화하고 학습을 했습니다. 반면에 사람은 이전에 얻은 지식을 계속 활용하면서 새로운 지식을 배웁니다. 전이학습이야말로 인간의 뇌와 가장 유사한 방식이라고 생각합니다. 미래의 딥러닝은 하나의 모델로 끊임없이 배우며 범용적으로 동작하지 않을까 예상해봅니다.