사전 학습된 모델은 대규모 데이터 세트에서 이미 학습된 머신러닝 모델로서 새로운 관련 작업의 출발점으로 사용할 수 있습니다.개발자는 모델을 처음부터 학습하는 대신 사전 학습된 모델을 활용하여 시간과 계산 리소스를 절약하고 모델이 이미 습득한 지식을 기반으로 성능을 개선할 수 있습니다.사전 학습된 모델의 의미는 높은 정확도를 달성하기 위해 대규모 데이터와 광범위한 교육이 필요한 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 전이 학습과 같은 영역에서 특히 중요합니다.
사전 학습된 모델은 대개 상당한 계산 능력을 사용하여 장기간에 걸쳐 대규모 범용 데이터 세트를 대상으로 기계 학습 모델을 학습시켜 생성됩니다.일단 훈련을 받으면 이러한 모델은 다른 작업에 광범위하게 적용할 수 있는 데이터의 패턴, 특징 및 구조를 인식하는 법을 학습합니다.
사전 학습된 모델을 사용할 때의 주요 이점은 전이 학습이 가능하다는 것입니다.전이 학습에는 하나의 작업 (사전 학습된 모델) 에서 학습된 모델을 가져와 더 작은 데이터 세트를 포함하는 새로운 관련 작업에 맞게 모델을 미세 조정하는 작업이 포함됩니다.이는 새 작업에 레이블이 지정된 데이터가 제한되어 있거나 계산 리소스가 제한적일 때 특히 유용합니다.
예를 들면 다음과 같습니다.
자연어 처리 (NLP) 에서: GPT, BERT, Roberta와 같은 사전 학습된 모델은 대규모 텍스트 코퍼라에 대해 학습되며 추가 데이터가 비교적 적은 상태에서 감정 분석, 번역 또는 텍스트 요약과 같은 특정 작업에 맞게 미세 조정할 수 있습니다.
컴퓨터 비전에서: ResNet, VGG, Inception과 같은 사전 학습된 모델은 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터세트를 기반으로 학습되며 물체 감지, 이미지 분류 또는 의료 이미지 분석과 같은 작업에 맞게 조정할 수 있습니다.
사전 학습된 모델은 고성능 기계 학습 모델을 개발하는 데 필요한 시간, 비용 및 전문 지식을 크게 줄여주기 때문에 기업에 중요합니다.기업은 사전 학습된 모델을 활용하여 제한된 데이터나 리소스로도 특정 요구 사항에 맞게 조정된 AI 솔루션을 빠르고 효율적으로 배포할 수 있습니다.
전자 상거래에서는 사전 학습된 모델을 사용하여 일반 쇼핑 데이터를 기반으로 학습한 모델을 미세 조정하여 개인화된 추천 시스템을 구축할 수 있습니다.이는 개인의 취향에 맞는 제품을 추천하여 고객 경험을 향상시키고 판매를 촉진합니다.
마케팅에서 기업은 사전 학습된 NLP 모델을 사용하여 고객 피드백을 분석하고, 콘텐츠 생성을 자동화하거나, 개인화된 이메일 캠페인을 생성할 수 있습니다.이러한 모델을 통해 기업은 고객 감정을 이해하고, 커뮤니케이션을 개선하고, 마케팅 전략을 보다 효과적으로 조정할 수 있습니다.
금융 분야에서는 사전 학습된 모델을 미세 조정하여 사기 거래를 탐지하거나 주가를 예측하거나 신용 위험을 평가할 수 있습니다.기업은 방대한 양의 재무 데이터를 기반으로 사전 학습된 모델을 사용하여 의사 결정을 향상시키는 보다 강력하고 신뢰할 수 있는 예측 도구를 개발할 수 있습니다.
사전 학습된 모델을 통해 중소기업 (SME) 은 광범위한 데이터 과학 전문 지식이나 대규모 컴퓨팅 리소스 없이도 고급 AI 기능에 액세스할 수 있습니다.이를 통해 AI에 대한 접근성이 보편화되어 더 광범위한 기업이 시장에서 혁신하고 경쟁할 수 있습니다.
기본적으로 사전 학습된 모델의 의미는 대규모 데이터 세트에서 이미 학습되어 새로운 작업에 맞게 조정할 수 있는 기계 학습 모델을 의미합니다.기업의 경우 사전 학습된 모델은 AI 솔루션을 배포하는 데 필요한 개발 시간, 비용 및 전문 지식을 줄여 다양한 애플리케이션에서 더 빠르게 혁신하고 성능을 개선하는 데 매우 중요합니다.
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