전이학습
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전이학습(Transfer learning, TL)은 하나의 문제를 해결하고 이와 다르면서 관련된 문제에 적용하는 동안 얻은 지식을 저장하는데 집중하는 기계 학습의 연구 문제이다.[1] 예를 들어 자동차를 인식하기 위해 학습하는 동안 얻은 지식은 트럭 인식을 시도할 때 적용할 수 있다. 이 연구 분야는 학습전이의 심리 문헌의 오랜 역사와 일정 부분 관련이 있지만 두 분야의 실질적인 연관성은 제한되어 있다. 이전에 학습한 새 태스크의 학습 작업으로부터 얻은 정보를 재사용 또는 전이시키는 것은 강화 학습 에이전트의 샘플 효율성을 상당히 개선시킬 가능성이 있다.[2]
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[편집]각주
[편집]- ↑ West, Jeremy; Ventura, Dan; Warnick, Sean (2007). “Spring Research Presentation: A Theoretical Foundation for Inductive Transfer”. Brigham Young University, College of Physical and Mathematical Sciences. 2007년 8월 1일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2007년 8월 5일에 확인함.
- ↑ George Karimpanal, Thommen; Bouffanais, Roland (2019). “Self-organizing maps for storage and transfer of knowledge in reinforcement learning”. 《Adaptive Behavior》 27 (2): 111–126. arXiv:1811.08318. doi:10.1177/1059712318818568. ISSN 1059-7123. S2CID 53774629.