Continual Learning vs. Adaptive Learning

Continual Learning(지속 학습)은 Adaptive Learning(적응 학습)에서 유래한 개념일까? 두 개념은 서로 다른 맥락(context)와 목적(objective)를 갖고 발전했다. 즉, 두 Learning 기법은 서로 다른 목표를 갖고 독립적으로 발전했다. Continual learning은 머신 러닝 모델의 연속적인 학습이 가능하고, adaptive learning은 개인화된 학습 경험을 제공하기 위해 발전되었다.

Continual Learning(지속 학습)

• 목표:
  모델이 새로운 데이터를 학습하면서 이전에 학습한 지식을 잃지 않도록 주로 "망각 문제(Catastrophic Forgetting)"를 중점적으로 해결
• 특징:
  • 새로운 데이터나 작업을 추가 학습하면서 이전 작업의 성능을 유지
  • 다양한 도메인 또는 작업의 연속적인 학습
  • 메모리 재생, 정규화, 모듈화 등의 다양한 기술을 사용

Adaptive Learning(적응 학습)

• 목표:
  학습자의 개별 요구와 성과에 맞추어 교육 콘텐츠와 방법을 조정하도록 주로 교육 기술 분야에서 사용
• 특징:
  • 학습자의 성취도, 학습 속도, 학습 스타일 등을 분석하여 맞춤형 학습 경험을 제공
  • 학습 효과를 극대화하기 위해 실시간 피드백과 개인화된 경로를 제공
  • 기술 기반 플랫폼을 통해 학습자 데이터를 분석하고 학습 계획을 조정

주요 차이점

• 목적:
  • Continual Learning: 모델이 새로운 작업을 학습할 때 이전 지식을 잃지 않도록 하는 데 집중
  • Adaptive Learning: 학습자의 개별 요구에 맞춘 학습 과정의 개인화
• 적용 분야:
  • Continual Learning: 주로 인공지능과 머신 러닝 분야
  • Adaptive Learning: 교육 기술 분야
• 기술적 접근:
  • Continual Learning: 모델의 파라미터 조정, 메모리 재생, 모듈화 등의 기술적 접근을 사용
  • Adaptive Learning: 학습자 데이터 분석, 맞춤형 콘텐츠 제공 등의 접근