토픽 201 / 201·비교표
학습 패러다임과 특수 모델
Few-Shot vs Zero-Shot vs 일반 학습
| 항목 | Few-Shot | Zero-Shot | 일반 학습 |
|---|---|---|---|
| 학습 데이터 | 1~10개 예시 | 예시 없음 | 대량 데이터 |
| 방법 | 프롬프트 예시/메타학습 | 설명만/CLIP | 전통 지도학습 |
| 성능 | 중간 | 제한적 | 최고 |
| 적용 | 데이터 부족, 빠른 적응 | 새 클래스 인식 | 충분한 데이터 보유 |
지도학습 vs Self-Supervised vs 비지도학습
| 항목 | 지도학습 | Self-Supervised | 비지도학습 |
|---|---|---|---|
| 레이블 | 필요 (비용 높음) | 불필요 (자기생성) | 불필요 |
| 목적 | 예측 | 사전학습/표현학습 | 클러스터링/이상탐지 |
| 대표 | CNN, XGBoost | BERT (MLM), GPT (CLM), SimCLR | K-means, PCA |