복잡한 예측 문제를 해결하기 위해 여러 모델을 결합하는 앙상블 방식이 널리 사용됩니다. 이러한 방식은 정확도를 높이고 다양한 패턴을 포착하는 데 유리하지만, 실제 운영에서는 지연 문제와 복잡한 관리로 인해 실용성이 떨어집니다. 이때 지식 증류(Knowledge Distillation)라는 기술이 등장합니다. 지식 증류는 앙상블 모델을 교사로 활용하여, 더 작은 학생 모델을 훈련시키는 방법입니다. 이를 통해 앙상블의 장점을 유지하면서도 단일 모델로 압축할 수 있어, 실제 배포와 운영이 용이해집니다.

<Mark Tech Post 뉴스 본문 전체읽기>