Hvad er Few-Shot Learning?
AI-teknik hvor modeller lærer at udføre nye opgaver med kun få eksempler, uden omfattende træning på store datasæt.
Definition
Few-Shot Learning er en AI-teknik, hvor modeller lærer at udføre nye opgaver med kun få eksempler (typisk 2-10), uden behov for omfattende træning på store datasæt.
Formål
Few-Shot Learning har til formål at gøre AI-modeller mere effektive ved at de kan generalisere og tilpasse sig nye opgaver hurtigt med minimal data.
Funktion
Few-Shot Learning fungerer ved at udnytte modellens eksisterende viden og mønstre til at forstå nye koncepter baseret på få demonstrationer eller eksempler.
Eksempel
Du kan lære en AI at oversætte fra dansk til svensk ved kun at give den 3-5 eksempler: "Hund → Hund", "Kat → Katt", "Hus → Hus", og den vil forstå mønsteret.
Relateret
Few-Shot Learning er relateret til zero-shot learning, one-shot learning og transfer learning teknikker.
Vil du vide mere?
Hvis du er nysgerrig efter at lære mere om Few-Shot Learning, så kontakt mig på X. Jeg elsker at dele idéer, besvare spørgsmål og diskutere nysgerrigheder om disse emner, så tøv ikke med at kigge forbi. Vi ses!
Hvad er Business Agility?
Business Agility, eller Corporate Agility, refererer til en organisations e...
Hvad betyder Scrumban?
Scrumban er et framework, der kombinerer principperne fra Scrum og Kanban,...
Hvad betyder KPI?
Key Performance Indicator (KPI), eller Key Performance Indicator, er et kva...