Was ist One-Shot Learning?
Eine Technik, bei der KI-Modelle lernen, neue Aufgaben mit nur einem einzigen Beispiel durchzuführen.
Definition
One-Shot Learning ist eine Technik des maschinellen Lernens, bei der ein KI-Modell lernt, neue Aufgaben oder Klassifikationen durchzuführen, indem es nur ein einziges Beispiel der gewünschten Ausgabe erhält.
Zweck
One-Shot Learning ermöglicht es KI-Systemen, sich extrem schnell an neue Konzepte oder Aufgaben anzupassen, was besonders nützlich ist, wenn nur begrenzte Trainingsdaten verfügbar sind oder schnelle Anpassung erforderlich ist.
Funktion
Die Technik funktioniert durch die Nutzung der umfangreichen vorher erlernten Kenntnisse des Modells, um aus einem einzigen Beispiel zu verallgemeinern und ähnliche Aufgaben basierend auf erkannten Mustern und Kontext durchzuführen.
Beispiel
Ein Sprachmodell könnte ein einziges Beispiel sehen, wie man eine E-Mail in einem bestimmten Ton schreibt, und dann in der Lage sein, weitere E-Mails in demselben Stil zu verfassen, ohne zusätzliches Training.
Verwandt
One-Shot Learning ist eng mit Few-Shot Learning, Zero-Shot Learning, Transfer Learning und Meta-Learning-Ansätzen verbunden.
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