1. 기존 딥러닝의 한계와 메타러닝 1.1. 현재 딥러닝의 한계 모두가 알다시피, 근래 몇 년간 딥러닝은 수 많은 데이터에 의존해왔습니다. 데이터가 없다면, 성능이 잘 나오지 않죠. (여러 데이터셋 중 하나인 IMAGENET dataset) 딥러닝의 성능이 너무나도 좋아서 각광을 받고 있긴 하나, 대용량 데이터가 있어야만 제 기능을 하는 것은 인공지능이라기보다는 고도의 통계처리 기계라고 보는 것이 옳다는 의견도 많습니다. 더군다나, 데이터에 라벨까지 필요한 지도 학습 task라면 데이터셋 구축 조차 쉽지 않겠죠. 그래서 최근 몇 년간 데이터 의존성을 줄이기 위한 수 많은 연구가 있었습니다. Domain Adaptation Semi-supervised learning