few-shot (con pocos ejemplos)
term_id: few_shot
Category: basic_concepts
Definition
El aprendizaje few-shot permite que los modelos de aprendizaje automático generalicen a partir de datos muy limitados, típicamente desde uno hasta diez ejemplos por clase. A diferencia del aprendizaje supervisado tradicional que requiere miles de ejemplos, esta técnica aprovecha el conocimiento previo adquirido durante el preentrenamiento para adaptarse rápidamente a nuevas tareas con poca supervisión.
Summary
Un paradigma de aprendizaje donde un modelo realiza una tarea correctamente después de estar expuesto a solo un pequeño número de ejemplos etiquetados.
Key Concepts
- meta-aprendizaje
- generalización
- eficiencia de etiquetas
- preentrenamiento
Use Cases
- Diagnóstico de enfermedades raras
- Reconocimiento de intenciones personalizadas en chatbots
- Adaptación de dominio con datos limitados