Co to jest Few-Shot Learning?

Definicja

Few-Shot Learning to zdolność modeli sztucznej inteligencji do szybkiego uczenia się i wykonywania nowych zadań na podstawie bardzo małej liczby przykładów treningowych, zazwyczaj od 2 do 10 przykładów.

Cel

Celem Few-Shot Learning jest umożliwienie modelom AI adaptacji do nowych zadań bez potrzeby gromadzenia dużych zbiorów danych treningowych, co znacznie przyspiesza proces wdrażania AI w nowych domenach.

Funkcja

Few-Shot Learning funkcjonuje poprzez wykorzystanie wcześniejszej wiedzy modelu (pre-training) i mechanizmów generalizacji, które pozwalają na ekstrapolację wzorców z kilku przykładów na szerszy kontekst zadania.

Przykład

Model językowy pokazuje few-shot learning gdy po podaniu 3 przykładów tłumaczeń z polskiego na francuski, potrafi poprawnie przetłumaczyć nowe polskie zdania, mimo że nie był specjalnie trenowany na tym zadaniu.

Powiązane

• Zero-Shot Learning
• One-Shot Learning
• Transfer Learning
• Meta-Learning

Chcesz dowiedzieć się więcej?

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej na temat Few-Shot Learning, skontaktuj się ze mną na X. Uwielbiam dzielić się pomysłami, odpowiadać na pytania i omawiać ciekawostki na te tematy, więc nie wahaj się wpaść. Do zobaczenia!