Zero-Shot Learning

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Zero-Shot Learning

Lo Zero-Shot Learning è un metodo nell'IA in cui un modello riconosce oggetti o categorie di dati senza essere stato esplicitamente addestrato su tali categorie, utilizzando descrizioni semantiche o attributi per fare inferenze. È particolarmente utile quando la raccolta dei dati di addestramento è difficile o impossibile.

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