학습 기반 방법과 비교하여 런타임 최적화 방법의 장단점은 무엇인가?
학습 기반 방법은 데이터에 의존하여 특징을 학습하고, 학습된 모델을 통해 추론을 수행합니다. 이러한 방법은 데이터에 적합한 특징을 학습할 수 있지만, 학습 및 추론 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. 또한, 학습된 모델은 새로운 데이터에 대해 일반화하기 어려울 수 있습니다. 반면에 런타임 최적화 방법은 데이터에 의존하지 않고, 모델을 최적화하여 추론을 수행합니다. 이러한 방법은 빠른 속도와 우수한 일반화 능력을 가지고 있지만, 복잡한 데이터에 대한 학습이 어려울 수 있습니다. 따라서, 런타임 최적화 방법은 빠른 속도와 강력한 일반화 능력을 제공하면서도 일부 데이터에 대한 학습이 부족할 수 있습니다.