Vad är Few-Shot Learning?
Few-Shot Learning är AI:s förmåga att lära sig nya uppgifter med endast några få exempel.
Definition
Few-Shot Learning är en maskininlärningsteknik där AI-modeller kan lära sig att utföra nya uppgifter eller känna igen nya mönster med endast ett litet antal träningsexempel.
Syfte
Tekniken gör AI mer effektiv och praktisk genom att minska behovet av stora datasets och långa träningstider för nya uppgifter.
Funktion
Modellen använder sin tidigare kunskap och generalisering för att snabbt anpassa sig till nya uppgifter baserat på några få demonstrationer.
Exempel
En AI som lär sig identifiera en ny hundrasa efter att ha sett bara 3-5 bilder, eller en språkmodell som lär sig en ny skrivstil från några exempel i prompten.
Relaterat
One-Shot Learning, Zero-Shot Learning, Transfer Learning, Meta-Learning
Vill du veta mer?
Om du är nyfiken på att lära dig mer om Few-Shot Learning, 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!