원하는 수준의 정확도와 맞춤설정을 달성하려면 처음부터 모델을 학습시켜야 하는 경우도 있습니다. 머신 러닝 모델을 구별하는 한 가지 방법은 근본적인 방법론입니다. 대부분은 생성형 모델과 별 모델 하지만 선행 학습된 모델을 사용하면 몇 가지 단점이 있을 수 있습니다. 모든 작업에 적합하지 않을 수 있으며 원래 학습 데이터에 존재하는 편향을 반영할 수도 있습니다. https://conpick.ai/