전이학습과 인간

Transfer Learning, 전이 학습은 딥러닝에서 한 데이터 셋에서 학습시킨 모델을 다른 데이터 셋에 적용하는 방식이다. 예를 들어, 고양이와 강아지를 분류할 수 있도록 학습시킨 모델을 가지고, 자동차와 오토바이를 구분하는 데 사용하는 것이다. 얼핏 들었을 때 전혀 효과가 없을 것 같지만 이상하게도 맨바닥에서 학습시키는 것보다 훨씬 효율이 좋게 나온다. 기존 데이터 셋을 학습시켰을 때 발달된 신경망들이 새로운 데이터를 학습할 때에도 효과적인 듯싶다.

'인공신경망'이라 불리는 딥러닝은 무섭게도 사람의 두뇌와 비슷하다. 사람도 마찬가지로 한 분야에서 어느 정도 실력을 쌓으면 비슷한 분야로 갔을 때 기존의 지식을 활용해서 더 빨리 배울 수 있지 않는가. 컴퓨터 성능이 발달하고 더 기상천외한 활용법이 나온다면, 정말 머지않아 매트릭스 같은 세상이 올지도 모르겠다.