El aprendizaje supervisado tradicional y el aprendizaje few-shot son dos enfoques diferentes para el aprendizaje automático que tienen sus propias ventajas y desventajas.

En el aprendizaje supervisado tradicional, se entrena un modelo de aprendizaje automático utilizando grandes conjuntos de datos etiquetados para que pueda predecir con precisión las etiquetas de nuevos datos sin etiquetar. En otras palabras, el modelo aprende a mapear características de entrada a salidas de destino específicas mediante la exposición a una gran cantidad de ejemplos de entrenamiento. Por otro lado, en el aprendizaje few-shot, se entrena un modelo para aprender a generalizar a partir de unos pocos ejemplos de entrenamiento y ser capaz de reconocer nuevas clases de objetos o patrones después de solo unos pocos ejemplos de entrenamiento.

Una de las principales diferencias técnicas entre estos enfoques es que el aprendizaje supervisado tradicional requiere grandes cantidades de datos de entrenamiento para lograr un alto rendimiento, mientras que el aprendizaje few-shot puede lograr una alta precisión con solo unos pocos ejemplos de entrenamiento por clase. El aprendizaje few-shot generalmente involucra el uso de arquitecturas de redes neuronales más sofisticadas que permiten una mejor generalización a partir de ejemplos limitados de entrenamiento.

En cuanto a cuál es más efectivo, esto depende en gran medida del contexto y del problema específico que se esté abordando. En general, el aprendizaje supervisado tradicional se ha demostrado que funciona bien para problemas en los que hay grandes cantidades de datos de entrenamiento disponibles, mientras que el aprendizaje few-shot puede ser más adecuado para problemas en los que los datos de entrenamiento son limitados o costosos de obtener. Sin embargo, también hay algunas limitaciones del aprendizaje few-shot, como la necesidad de un preprocesamiento cuidadoso de los datos y la dificultad para generalizar a clases completamente nuevas.

En resumen, ambas técnicas tienen sus propias fortalezas y debilidades y su efectividad dependerá del problema específico en cuestión.
การเรียนรู้แบบมีผู้สอนแบบดั้งเดิมและการเรียนรู้แบบไม่กี่ช็อตเป็นสองแนวทางที่แตกต่างกันสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งมีข้อดีและข้อเสียในตัวเอง ในการเรียนรู้ภายใต้การดูแลแบบดั้งเดิม โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้รับการฝึกฝนโดยใช้ชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับจำนวนมาก เพื่อให้สามารถคาดการณ์ป้ายกำกับของข้อมูลใหม่ที่ไม่มีป้ายกำกับได้อย่างแม่นยำ กล่าวอีกนัยหนึ่ง โมเดลเรียนรู้ที่จะแมปคุณลักษณะอินพุตกับเอาต์พุตเป้าหมายเฉพาะโดยการสัมผัสกับตัวอย่างการฝึกอบรมจำนวนมาก ในทางกลับกัน ในการเรียนรู้แบบไม่กี่ช็อต โมเดลจะได้รับการฝึกให้เรียนรู้ที่จะสรุปจากตัวอย่างการฝึกบางส่วน และสามารถจดจำคลาสของวัตถุหรือรูปแบบใหม่ได้หลังจากตัวอย่างการฝึกเพียงไม่กี่ตัวอย่าง ความแตกต่างทางเทคนิคหลักประการหนึ่งระหว่างแนวทางเหล่านี้ก็คือ การเรียนรู้ภายใต้การดูแลแบบดั้งเดิมต้องใช้ข้อมูลการฝึกอบรมจำนวนมากเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพสูง ในขณะที่การเรียนรู้เพียงไม่กี่ช็อตสามารถบรรลุความแม่นยำสูงด้วยตัวอย่างการฝึกอบรมเพียงไม่กี่ตัวอย่างต่อชั้นเรียน โดยทั่วไปการเรียนรู้แบบไม่กี่ช็อตเกี่ยวข้องกับการใช้สถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมที่ซับซ้อนมากขึ้น ซึ่งช่วยให้สามารถสรุปภาพรวมได้ดีขึ้นจากตัวอย่างการฝึกอบรมที่มีจำกัด ส่วนวิธีใดมีประสิทธิภาพมากกว่านั้น ขึ้นอยู่กับบริบทและปัญหาเฉพาะที่กำลังแก้ไขเป็นส่วนใหญ่ โดยทั่วไป การเรียนรู้แบบมีผู้สอนแบบดั้งเดิมแสดงให้เห็นว่าทำงานได้ดีกับปัญหาที่มีข้อมูลการฝึกอบรมจำนวนมาก ในขณะที่การเรียนรู้แบบไม่กี่ช็อตอาจเหมาะกับปัญหาที่ข้อมูลการฝึกอบรมมีจำกัดหรือมีราคาแพง อย่างไรก็ตาม ยังมีข้อจำกัดบางประการในการเรียนรู้แบบไม่กี่ขั้นตอน เช่น ความจำเป็นในการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าอย่างระมัดระวัง และความยากลำบากในการสรุปคลาสใหม่ทั้งหมด โดยสรุป เทคนิคทั้งสองมีจุดแข็งและจุดอ่อนของตัวเอง และประสิทธิผลจะขึ้นอยู่กับปัญหาเฉพาะที่เกิดขึ้น
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence