메타 러닝(Few Shot Task) - 적은 데이터로도 성능은 강력하게!

본 글은 딥러닝 분야에서 주목받는 학습 방법인 '메타 러닝(Meta learning)'에 대해 소개합니다. 메타 러닝은 정해진 프로세스로 데이터를 학습하는 것이 아니라, 데이터의 특성에 맞춰 모델 네트워크 구조를 변화시키며 '배우는 방법을 배우는' 접근 방식을 취합니다.

이는 적은 데이터로도 인간처럼 유연하게 학습하는 것을 목표로 합니다. 특히 하이퍼파라미터 최적화, 자동 신경망 설계 등에 활용되며, 몇 장의 사진만으로도 사물을 구분하는 인간의 학습 능력을 모델링하려는 시도입니다.

글에서는 지도 학습 로봇과 메타 러닝 로봇의 예시를 통해 메타 러닝의 개념을 쉽게 설명하고 있습니다.