AI 모델 하나로 여러 문제를 풀 수 있다면 얼마나 효율적일까요?저도 처음엔 태스크마다 모델을 따로 만들었는데,프로젝트가 커질수록 모델 개수가 늘어나고 유지보수가 지옥이 되더라고요. 😅오늘은 그 문제를 해결해 줄 세 가지 전략, 멀티 태스크 러닝, 멀티 라벨 러닝, 커리큘럼 러닝을 정리합니다. 왜 이 세 가지가 중요할까?현업에서는 한 모델이 한 가지만 잘하는 것보다여러 태스크를 동시에 잘하는 모델,여러 라벨을 동시에 예측하는 모델,더 똑똑하게 학습 순서를 설계한 모델이 훨씬 강력합니다.저는 실제로 영상 분석 프로젝트에서,사람 인식 → 자세 추정 → 행동 분류 모델을 각각 따로 학습시키다멀티 태스크로 통합한 경험이 있습니다.결과적으로 모델 수는 줄고 정확도는 올라가고 유지보수가 쉬워졌죠.Multi-T..
