few-shot (обучение с малым числом примеров)
term_id: few_shot
Category: basic_concepts
Definition
Few-shot learning позволяет моделям машинного обучения обобщать знания на основе очень ограниченных данных, обычно от одного до десяти примеров на класс. В отличие от традиционного обучения с учителем, требующего тысяч
Summary
Парадигма обучения, при которой модель выполняет задачу правильно после ознакомления лишь с небольшим количеством размеченных примеров.
Key Concepts
- метаобучение
- обобщение
- эффективность разметки
- предварительное обучение
Use Cases
- Диагностика редких заболеваний
- Распознавание пользовательских намерений в чат-ботах
- Адаптация к предметной области при ограниченном объеме данных