Hva er one-shot learning?
AI-teknikk som lar modeller lære å gjenkjenne eller utføre nye oppgaver med bare ett enkelt treningseksempel.
Definisjon
One-Shot Learning (Én-eksempel-læring) er en AI-teknikk som muliggjør at modeller kan lære å gjenkjenne nye konsepter, objekter eller utføre nye oppgaver med kun ett enkelt eksempel eller demonstrasjon.
Formål
One-shot learning har som mål å gjøre AI mer effektiv og tilpasningsdyktig ved å minimere behovet for store treningsdatasett, spesielt nyttig når data er sjeldne eller kostbare.
Funksjon
One-shot learning fungerer ved å utnytte tidligere læring, meta-learning og transferkunnskap for å raskt generalisere fra et enkelt eksempel til lignende situasjoner.
Eksempel
Vise en AI et enkelt bilde av en ny objekttype og la den gjenkjenne lignende objekter, eller demonstrere en oppgave én gang og la AI-en reprodusere den.
Relatert
One-shot learning er relatert til few-shot learning, zero-shot learning, meta-learning, transfer learning og effektiv læring.
Vil du lære mer?
Hvis du er nysgjerrig på å lære mer om One-Shot Learning - Én-eksempel-læring, ta kontakt med meg på X. Jeg elsker å dele ideer, svare på spørsmål og diskutere nysgjerrigheter om disse temaene, så ikke nøl med å stikke innom. Vi sees!
Hva betyr LeSS?
Large Scale Scrum (LeSS) er et rammeverk for å skalere Scrum til flere team...
Hva er Sprint Retrospective?
Sprint Retrospective, eller Retro, er et møte på slutten av hver sprint i S...
Hva er Sprint Zero?
Sprint Zero er en prelude til den formelle sprintprosessen i agil utvikling...