Wat is Few-Shot Learning?
AI-technieken waarbij modellen leren van slechts een paar voorbeelden van een nieuwe taak.
Definitie
Few-Shot Learning is een AI-techniek waarbij modellen nieuwe taken kunnen leren of uitvoeren met slechts een klein aantal voorbeelden (meestal 2-10).
Doel
Het doel is om AI-modellen flexibeler te maken door hen in staat te stellen snel aan te passen aan nieuwe taken zonder uitgebreide hertraining.
Voorbeeld
Een model leren om productreviews te classificeren door 3-5 voorbeelden van positieve en negatieve reviews te geven, waarna het nieuwe reviews correct kan beoordelen.
Gerelateerd
Zero-Shot Learning, One-Shot Learning, In-Context Learning, Transfer Learning
Wil je meer weten?
Als je meer wilt weten over Few-Shot Learning, neem contact met me op via X. Ik deel graag ideeën, beantwoord vragen en bespreek nieuwsgierigheden over deze onderwerpen, dus aarzel niet om langs te komen. Tot snel!