few-shot
term_id: few_shot
Category: basic_concepts
Definition
Few-shot-læring gør det muligt for maskinlæringsmodeller at generalisere fra meget begrænsede data, typisk i området fra ét til ti eksempler pr. klasse. I modsætning til traditionel overvåget læring, der kræver tusindvis af eksempler, fokuserer few-shot på hurtig tilpasning til nye opgaver med minimal træningsdata.
Summary
Et læringsparadigme, hvor en model udfører en opgave korrekt efter kun at være blevet udsat for et lille antal mærkede eksempler.
Key Concepts
- meta-læring
- generalisering
- mærkeeffektivitet
- for-træning
Use Cases
- Diagnostik af sjældne sygdomme
- Tilpasning af intentiongenkendelse i chatbots
- Domæneadaptation med begrænsede data