메타러닝은 이전에 해결된 작업의 지식을 사용하여 모델이 새로운 작업에 적응하는 일종의 기계 학습 기술입니다. 1980년대 후반부터 존재해온 개념으로 인공지능의 다양한 모델에 활용되고 있다.
기존 머신러닝에서는 모델이 현재 작업과 직접적으로 관련된 데이터로부터 학습하는 데 의존하기 때문에 새로운 데이터와 작업에 대해 재교육이 필요합니다. 반면, 메타러닝을 사용하면 새로운 작업을 학습하는 작업은 모델이 이전 작업에서 어떻게 학습했는지에 대한 지식이 뒷받침되는 메타작업으로 볼 수 있습니다.
메타러닝 기술은 강화학습, 신경망, 예측, 로봇공학 등 다양한 분야에서 사용되어 왔습니다. 또한 모델이 더 적은 데이터로 더 빠르게 적응하도록 하여 학습 프로세스의 효율성을 향상시키는 데 사용할 수도 있습니다.
예를 들어, 다중 작업 학습에서 모델은 일련의 관련 작업에 대해 훈련됩니다. 이는 일부 모델이 학습할 수 있는 기술입니다. 이는 이전 작업에서 유사한 데이터를 이미 확인했기 때문에 모델이 새로운 작업에 빠르게 적응하는 데 도움이 됩니다.
메타러닝은 이미 훈련된 모델이 지식을 새로운 작업으로 전달할 수 있는 전이 학습에도 사용될 수 있습니다. 이를 통해 모델이 이전에 훈련된 작업의 지식을 활용하게 함으로써 더 빠르고 정확한 훈련이 가능해집니다.
전반적으로 메타 학습은 모델이 기존 지식을 사용하여 새로운 작업에 빠르게 적응할 수 있으므로 기계 학습 프로세스를 더욱 효율적으로 만듭니다. 앞으로는 모델이 더 적은 데이터 세트로 더 빠르고 정확하게 학습할 수 있게 되면서 메타러닝의 활용이 더욱 두드러질 것으로 예상됩니다.
