퓨샷(Few-shot)
term_id: few_shot
Category: basic_concepts
Definition
퓨샷 학습은 머신러닝 모델이 매우 제한된 데이터(일반적으로 클래스당 1~10개 예제)로부터 일반화할 수 있도록 합니다. 수천 개의 레이블이 필요한 전통적인 지도학습과 달리, 퓨샷 학습은 적은 데이터로도 효과적인 학습을 가능하게 합니다.
Summary
모델이 소수의 레이블된 예제만 노출되어도 작업을 올바르게 수행할 수 있는 학습 패러다임.
Key Concepts
- 메타러닝(Meta-learning)
- 일반화(Generalization)
- 레이블 효율성(Label efficiency)
- 사전 훈련(Pre-training)
Use Cases
- 희귀 질환 진단
- 챗봇의 사용자 정의 의도 인식
- 제한된 데이터가 있는 도메인 적응