Definition
フューショットラーニングは、人間のような学習効率を模倣し、わずかな例数からモデルが一般化できるようにすることを目的としています。通常、これはメタラーニング戦略に依存しており、モデルは複数の類似タスクで事前に訓練され、新しいタスクに適応するための基盤知識を獲得します。
Summary
フューショットラーニングは、モデルが非常に限られたラベル付き訓練データから新しい概念を学習する機械学習のパラダイムです。
Key Concepts
- メタラーニング
- データ効率
- 一般化
- タスク適応
Use Cases
- 希少疾患の特定
- 新製品のカテゴリ分類
- カスタム物体検出