Qu'est-ce que le Few-Shot Learning ?
Une technique d'apprentissage automatique permettant aux modèles d'apprendre de nouvelles tâches avec très peu d'exemples.
Définition
Le Few-Shot Learning est une technique d'apprentissage automatique permettant aux modèles d'apprendre de nouvelles tâches avec seulement quelques exemples (généralement 1-10), contrairement aux méthodes traditionnelles nécessitant des milliers d'exemples.
Objectif
Cette approche vise à reproduire la capacité humaine d'apprentissage rapide à partir de peu d'exemples, réduisant ainsi les besoins en données d'entraînement.
Fonction
Les modèles few-shot utilisent leurs connaissances pré-acquises pour généraliser rapidement à de nouvelles tâches, s'appuyant sur la reconnaissance de motifs et l'analogie.
Exemple
Un modèle de classification qui apprend à reconnaître une nouvelle espèce d'oiseau avec seulement 3-5 photos d'exemple, en s'appuyant sur sa connaissance préalable des caractéristiques aviaires.
Connexe
Le Few-Shot Learning est étroitement lié au One-Shot Learning, Zero-Shot Learning et aux techniques de Meta-Learning.
Vous voulez en savoir plus ?
Si vous voulez en savoir plus au sujet de Few-Shot Learning, contactez-moi sur X. J'adore partager des idées, répondre aux questions et discuter de curiosités sur ces sujets, alors n'hésitez pas à passer. À bientôt !
Qu'est-ce qu'un Feature Flag ?
Les Feature Flags, également connus sous le nom de Feature Toggles, sont un...
Qu'est-ce qu'une Context Window ?
Une Context Window ou Fenêtre de Contexte désigne la quantité maximale d'in...
Qu'est-ce que l'Alignement IA ?
L'Alignement IA est le défi de s'assurer que les systèmes d'intelligence ar...