El término "few-shot" en machine learning se refiere a la capacidad de un modelo para aprender de forma efectiva con una cantidad limitada de datos de entrenamiento. En otras palabras, es la capacidad de un modelo para aprender de nuevos ejemplos con poca supervisión.

En el aprendizaje supervisado tradicional, se necesitan grandes cantidades de datos de entrenamiento para entrenar un modelo con precisión. Sin embargo, en algunos casos, no es posible recopilar grandes cantidades de datos de entrenamiento o es costoso hacerlo. El aprendizaje few-shot aborda este problema al permitir que un modelo aprenda de manera efectiva con un número limitado de ejemplos.

Por ejemplo, supongamos que queremos entrenar un modelo para reconocer diferentes tipos de flores, pero solo tenemos unas pocas imágenes de cada tipo de flor. En este caso, el aprendizaje few-shot puede ser útil para entrenar un modelo preciso con solo unas pocas imágenes de cada tipo de flor.

El aprendizaje few-shot se ha convertido en un área de investigación activa en el campo del machine learning y ha dado lugar a una serie de técnicas y modelos innovadores. Algunos de los enfoques comunes en el aprendizaje few-shot incluyen el aprendizaje por similitud, el aprendizaje por transferencia y el aprendizaje meta.
คำว่า "ไม่กี่ช็อต" ในแมชชีนเลิร์นนิงหมายถึงความสามารถของโมเดลในการเรียนรู้อย่างมีประสิทธิภาพด้วยข้อมูลการฝึกจำนวนจำกัด กล่าวอีกนัยหนึ่ง มันคือความสามารถของโมเดลในการเรียนรู้จากตัวอย่างใหม่ๆ โดยมีการควบคุมดูแลเพียงเล็กน้อย ในการเรียนรู้แบบมีผู้สอนแบบดั้งเดิม จำเป็นต้องมีข้อมูลการฝึกอบรมจำนวนมากเพื่อฝึกอบรมโมเดลได้อย่างแม่นยำ อย่างไรก็ตาม ในบางกรณี การรวบรวมข้อมูลการฝึกอบรมจำนวนมากเป็นไปไม่ได้หรือมีราคาแพง การเรียนรู้ไม่กี่ครั้งช่วยแก้ปัญหานี้ด้วยการอนุญาตให้โมเดลเรียนรู้อย่างมีประสิทธิภาพด้วยตัวอย่างจำนวนจำกัด ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเราต้องการฝึกแบบจำลองให้จดจำดอกไม้ประเภทต่างๆ แต่เรามีภาพดอกไม้แต่ละประเภทเพียงไม่กี่ภาพเท่านั้น ในกรณีนี้ การเรียนรู้เพียงไม่กี่ช็อตอาจมีประโยชน์ในการฝึกแบบจำลองที่แม่นยำด้วยรูปภาพดอกไม้แต่ละประเภทเพียงไม่กี่ภาพ การเรียนรู้แบบไม่กี่ช็อตได้กลายเป็นพื้นที่การวิจัยเชิงรุกในสาขาการเรียนรู้ของเครื่อง และก่อให้เกิดเทคนิคและแบบจำลองที่เป็นนวัตกรรมมากมาย แนวทางทั่วไปบางประการในการเรียนรู้ไม่กี่ครั้ง ได้แก่ การเรียนรู้ความคล้ายคลึง การเรียนรู้แบบถ่ายโอน และการเรียนรู้แบบเมตา
spam lang_mismatch quality