최근 다양한 분야에서 딥러닝을 활용한 서비스가 급속히 증가하고 있다. 서비스 구축을 위해서는 모델을 훈련해야 하며, 이를 위해서는 충분한 훈련 데이터를 준비해야 한다. 특히, 훈련 데이터에 정답지를 만드는 레이블링(labeling) 과정이 필요한데 (예를 들어, 낙타 사진에 `낙타’라고 정답을 적어줌), 이 과정은 일반적으로 수작업으로 진행되므로 엄청난 노동력과 시간이 소요된다. 따라서 훈련 데이터가 충분하지 않은 상황을 효과적으로 타개하는 방법이 요구되고 있다.KAIST(총장 이광형)는 전산학부 이재길 교수 연구팀이 적은 양의 훈
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