Vad är en-skott-inlärning?
En-skott-inlärning är en AI-teknik där modellen lär sig att utföra nya uppgifter med endast ett enda exempel.
Definition
En-skott-inlärning (One-Shot Learning) är en maskininlärningsmetod där AI-modellen kan lära sig att identifiera eller generera nya koncept med endast ett enda träningsexempel per kategori.
Syfte
Denna teknik är värdefull när träningsdata är begränsad eller dyr att samla in, och när snabb anpassning till nya uppgifter krävs.
Funktion
Modellen använder sin tidigare kunskap och generella representationer för att generalisera från det enda exemplet, ofta genom tekniker som metriskt lärande eller minnesnätverk.
Exempel
Ett ansiktsigenkänningssystem som kan identifiera en ny person efter att ha sett endast ett fotografi, eller en AI som lär sig att klassificera en ny djurart från en enda bild.
Relaterat
Few-Shot Learning, Zero-Shot Learning, Meta-Learning, Transfer Learning, Memory Networks
Vill du veta mer?
Om du är nyfiken på att lära dig mer om En-skott-inlärning, kontakta mig på X. Jag älskar att dela idéer, svara på frågor och diskutera nyfikenheter om dessa ämnen, så tveka inte att titta förbi. Vi ses!
Vad är en Value Stream Map (VSM)?
Value Stream Map, eller mappning av värdeflöde, är ett visuellt verktyg som...
Vad betyder PRO-miljö?
PRO refererar till Produktion och är den operativa miljön där programvaran...
Vad betyder multidisciplinär?
Multidisciplinär refererar till kombinationen av färdigheter och kunskap fr...