잘난 척 한 줄 : 여러 AI 모델을 겹겹이 쌓아서 “하나보다 더 똑똑한 결과”를 만드는 방법, 그게 중첩학습이다.중첩학습이란?중첩학습은 여러 개의 머신러닝 모델을 결합하고, 그 결과를 다시 학습하는 상위 모델을 사용해 성능을 높이는 방법이다.왜 등장했는가 (배경 설명)머신러닝 모델을 만들다 보면 이런 상황이 자주 생긴다.어떤 모델은👉 특정 데이터에서 잘 맞는다.다른 모델은👉 다른 상황에서 더 정확하다.예를 들어모델 A → 이미지 인식 강점모델 B → 패턴 탐지 강점모델 C → 잡음 데이터에 강함이럴 때 자연스럽게 이 질문이 나온다.👉 “셋을 같이 쓰면 더 좋지 않을까?”이 발상에서 나온 방법이👉 중첩학습(Stacked Learning)이다.핵심 구조 / 작동 원리중첩학습은 모델을 “단계 구조”로..