제로샷 학습
term_id: zero_shot_learning
Category: training_techniques
Definition
제로샷 학습은 머신러닝 모델이 훈련 데이터셋에 존재하지 않았던 클래스의 인스턴스를 분류할 수 있도록 합니다. 모든 가능한 클래스에 대한 레이블된 예시에 의존하는 대신,
Summary
제로샷 학습은 모델이 훈련 중에 본 적 없는 클래스에 대해 의미론적 연관성을 활용하여 작업을 수행하는 기법입니다.
Key Concepts
- 일반화
- 시맨틱 임베딩
- 속성 학습
- 전이 학습
Use Cases
- 희귀 동물 종 분류
- 새로운 제품 카테고리 식별
- 재학습 없이新興 위협에 적응