꿈라CBT다음 <보기>에서 설명하는 학습 기법으로 가장 적절한 것은?
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어느 제조사는 생산 라인에서 제품 표면의 미세 균열을 자동으로 찾아내는 모델을 만들려 한다. 그런데 확보된 균열 이미지는 800장뿐이어서, 밑바닥부터 학습시키면 과대적합이 심각했다.
연구팀은 대규모 일반 이미지 데이터로 이미 학습을 마친 모델을 가져와, 앞쪽 층이 익힌 윤곽·질감 같은 일반적 시각 특징을 그대로 활용하고 뒤쪽 층만 균열 데이터로 다시 학습시켰다. 그 결과 적은 데이터로도 높은 정확도를 얻었다.
- 1앙상블 학습(Ensemble Learning)
- 2전이 학습(Transfer Learning)
- 3강화 학습(Reinforcement Learning)
- 4준지도 학습(Semi-supervised Learning)