few-shot

term_id: few_shot

Category: basic_concepts

Definition

L’apprendimento few-shot consente ai modelli di machine learning di generalizzare a partire da dati molto limitati, tipicamente da uno a dieci esempi per classe. A differenza dell’apprendimento supervisionato tradizionale che richiede migliaia

Summary

Un paradigma di apprendimento in cui un modello esegue correttamente un compito dopo essere stato esposto a un numero molto ridotto di esempi etichettati.

Key Concepts

  • meta-apprendimento
  • generalizzazione
  • efficienza delle etichette
  • pre-addestramento

Use Cases

  • Diagnosi di malattie rare
  • Riconoscimento di intenti personalizzati nei chatbot
  • Adattamento al dominio con dati limitati