[머신러닝 모델의 경량화]목차소개 및 개요기본 구조 및 문법심화 개념 및 테크닉실전 예제성능 최적화 팁일반적인 오류와 해결 방법최신 트렌드와 미래 전망결론 및 추가 학습 자료소개 및 개요머신러닝 모델의 경량화는 모델의 크기를 줄이고 추론 속도를 높이면서도 성능은 유지하는 기술입니다. 이는 모바일 기기나 IoT 기기와 같이 제한된 컴퓨팅 자원을 가진 환경에서 머신러닝을 적용하기 위해 필수적입니다. 최근 연구에 따르면, 적절한 경량화 기법을 적용하면 모델 크기를 90% 이상 줄이면서도 정확도 손실은 1-2% 이내로 유지할 수 있습니다.모델 경량화의 주요 기법으로는 가지치기(Pruning), 양자화(Quantization), 지식 증류(Knowledge Distillation) 등이 있습니다. 가지치기는 모델..
