Definition
フューショット学習は、機械学習モデルが非常に限られたデータ（通常、クラスあたり1〜10個の例）から一般化できるようにする手法です。従来の教師あり学習が数千から数百万の例を必要とするのに対し、フューショット学習は事前トレーニングされたモデルの知識を活用し、新しいタスクに適応するためにわずかな追加データのみを使用します。
Summary
モデルが限られた数のラベル付き例しか提示されなくても、タスクを正しく実行できる学習パラダイム。
Key Concepts
- メタ学習
- 一般化
- ラベル効率
- 事前トレーニング
Use Cases
- 希少疾患の診断
- チャットボットのカスタム意図認識
- 限られたデータによるドメイン適応