퓨샷러닝

퓨샷러닝(퓨전 머신러닝, Fusion Machine Learning)은 여러 머신러닝 모델이나 기술을 결합하여 더 높은 성능을 목표로 하는 접근 방식을 의미합니다. 퓨샷러닝은 다양한 데이터 소스나 모델을 결합함으로써 단일 모델로는 얻기 힘든 성능이나 예측 정확도를 달성할 수 있습니다. 일반적으로 앙상블 기법과 비슷한 개념으로 여겨질 수 있지만, 퓨샷러닝은 이를 넘어 여러 종류의 학습 기법과 데이터를 융합하는 폭넓은 개념입니다.

퓨샷러닝의 주요 특징은 다음