인공신경망 학습의 문제점신경망 학습이 가진 구조적 어려움을 해결하기 위한 새로운 학습 방법들이 등장했습니다.설계 불확실성: 어떤 신경망 구조가 좋은 성능을 낼지 예측이 어렵다.→ 하이퍼파라미터(층 수, 노드 수, 학습률 등)가 너무 많음데이터 부족 문제: 대량의 학습 데이터가 필요하나, 항상 확보하기 어려움학습 시간 문제: 복잡한 모델은 학습에 매우 긴 시간이 소요됨불투명성 문제: 결과가 왜 그렇게 나왔는지 이해하기 어려움 -> 이로 인해 설명 가능한 인공지능(XAI) 필요성 대두이 문제들을 해결하려는 접근이 아래와 같습니다.Transfer Learning (전이 학습)정의: 기존에 잘 학습된 모델을 다른 유사한 작업에 재사용하는 방식예시: 폐렴 vs 정상 이미지 판별사전 학습(Pre-training)된..
