Few-Shot Learning
Il Few-Shot Learning è un approccio di apprendimento automatico che consente ai modelli di effettuare previsioni accurate utilizzando solo un piccolo numero di esempi etichettati. A differenza dei metodi supervisionati tradizionali, si concentra sulla generalizzazione a partire da dati limitati, sfruttando tecniche come meta-learning, transfer learning e data augmentation.
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