トレーニングデータの量に加えて、従来の監視された学習と少数のショット学習の間には、どのような技術的な違いがありますか？より効果的なものは何ですか？
トレーニングデータの量に加えて、従来の監視された学習と少数のショット学習の間には、いくつかの重要な技術的な違いがあります。

1.従来の監視学習では、各タスクにラベル付けされた完全なデータセットが必要です。一方、少ないショット学習では、各タスクにラベル付けされたデータの例はごくわずかです。
2.従来の監視学習は、各タスクに特定のニューロンネットワークアーキテクチャを使用しますが、少数のショット学習は複数のタスクでトレーニングされている単一のネットワークアーキテクチャを使用します。
3.従来の監視学習では、トレーニングプロセスには長い時間がかかり、多くの計算リソースが必要になる場合があります。少ないショット学習では、トレーニングプロセスははるかに高速であり、必要な計算リソースが少なくなります。

より効果的なものについては、特定のタスクと使用可能なラベルのあるデータの量に依存します。タスクにラベル付けされた十分なデータがある場合、従来の監視された学習がより効果的である可能性があります。利用可能なデータがいくつかある場合、利用可能なデータがいくつかある場合、少数のショット学習がより効果的になる可能性があります。一般に、両方のアプローチには利点と短所があり、タスクと利用可能なリソースに応じてさまざまな状況で使用されます。