Few shot learning은 작은 데이터셋으로도 모델을 효과적으로 학습시킬 수 있는 기술로, 기존의 대규모 데이터가 필요한 머신 러닝 방법과는 차별화된 특징을 갖습니다. 이를 통해 빠르고 효율적인 학습이 가능해져 머신 러닝의 활용 범위를 확대시키고 있는데요, 오늘은 Few shot learning의 개념과 특징에 대해 알아보도록 하겠습니다. Few Shot Learning의 개념Few Shot Learning은 기존의 대규모 데이터셋이 필요한 머신 러닝 방법과는 달리, 매우 적은 양의 데이터로도 모델을 학습시킬 수 있는 기술입니다. 주어진 데이터가 제한적일 때에도 높은 성능을 발휘하는 것이 특징이며, 새로운 작업이나 클래스에 대한 학습을 손쉽게 수행할 수 있다는 장점이 있습니다. 보통 매우 적은..