전이 학습(Transfer Learning)은 한 작업에서 학습된 지식을 관련 있는 다른 작업에 재사용하는 머신러닝 기법입니다. 대규모 데이터로 사전 학습된 모델을 특정 도메인·작업에 맞게 미세조정(fine-tuning)하는 방식이 대표적이며, 데이터·계산 자원을 크게 절약합니다. 딥러닝 시대의 표준 패러다임이 되었으며, 파운데이션 모델 활용의 근간입니다.
전이 학습(Transfer Learning)은 한 작업에서 학습된 지식을 관련 있는 다른 작업에 재사용하는 머신러닝 기법입니다. 대규모 데이터로 사전 학습된 모델을 특정 도메인·작업에 맞게 미세조정(fine-tuning)하는 방식이 대표적이며, 데이터·계산 자원을 크게 절약합니다. 딥러닝 시대의 표준 패러다임이 되었으며, 파운데이션 모델 활용의 근간입니다.