메타 러닝과 전이 학습의 장단점을 비교하고, 두 기술을 효과적으로 결합하는 방법을 모색해볼 수 있다.
메타 러닝은 새로운 학습 작업을 빠르게 수행하기 위해 이전 학습 경험을 활용하는 반면, 전이 학습은 한 작업에서 학습한 지식을 다른 관련 작업으로 전이시키는 데 중점을 둡니다. 메타 러닝은 새로운 작업에 대한 초기화 지점을 제공하는 데 강점이 있으며, 전이 학습은 관련 작업 간의 지식 공유를 강조합니다. 이 두 기술을 효과적으로 결합하기 위해서는 메타 러닝을 사용하여 초기 모델을 빠르게 적응시킨 후, 전이 학습을 통해 관련 작업으로 지식을 전이시키는 방법을 고려할 수 있습니다. 이를 통해 새로운 작업에 대한 빠른 적응과 관련 작업 간의 효율적인 지식 공유를 달성할 수 있을 것입니다.