※ 전이 학습의 혁신: 하나의 작업에서 학습한 지식을 다른 작업에 적용하기 전이 학습(Transfer Learning)은 머신러닝 분야에서 중요하게 강조되는 개념 중 하나로, 한 작업에서 학습한 지식을 다른 작업에 적용하는 기술입니다. 이는 모델이 특정 작업에서 얻은 정보나 패턴을 새로운 작업에 활용하여 성능을 향상시키는 방법으로, 학습 데이터가 부족하거나 시간과 비용이 많이 드는 경우에 특히 유용합니다. 전이 학습의 핵심 아이디어는 기존의 학습된 모델이 특정 도메인에서 얻은 지식을 새로운 도메인에 적용할 수 있다는 것입니다. 이는 사람이 어떤 한 가지 기술을 마스터한 후 다른 분야에서도 그 기술을 적용하는 것과 유사합니다. 예를 들어, 어떤 사람이 자전거를 타는 기술을 익힌 후 오토바이를 타는 것이 훨..