
Zero-Shot Learning
Zero-Shot Learning er en metode innen AI der en modell gjenkjenner objekter eller datakategorier uten å ha blitt eksplisitt trent på disse kategoriene, ved å br...
Few-Shot Learning gjør det mulig for maskinlæringsmodeller å generalisere og gjøre prediksjoner basert på kun noen få merkede eksempler, ved å bruke strategier som meta-læring, overføringslæring og dataforsterkning.
Few-Shot Learning er en maskinlæringsmetode som gjør det mulig for modeller å gi nøyaktige prediksjoner ved bruk av kun et lite antall merkede eksempler. I motsetning til tradisjonell overvåket læring som krever store mengder merkede data for trening, fokuserer Few-Shot Learning på å trene modeller til å generalisere fra et begrenset datasett. Målet er å utvikle læringsalgoritmer som effektivt kan lære nye konsepter eller oppgaver fra bare noen få forekomster, på liknende måte som menneskelig læring.
I maskinlæring refererer begrepet “few-shot” til antall treningseksempler per klasse. For eksempel:
Few-Shot Learning faller inn under den bredere kategorien n-shot learning, der n representerer antall treningseksempler per klasse. Det er nært knyttet til meta-læring, også kjent som “lære å lære,” der modellen trenes på en rekke oppgaver og lærer å tilpasse seg raskt til nye oppgaver med begrensede data.
Few-Shot Learning brukes hovedsakelig i situasjoner der det er upraktisk eller umulig å skaffe et stort merket datasett. Dette kan skyldes:
For å møte disse utfordringene benytter Few-Shot Learning forhåndskunnskap og læringsstrategier som gjør at modeller kan gi pålitelige prediksjoner fra minimale data.
Flere metodologier er utviklet for å implementere Few-Shot Learning effektivt:
Meta-læring innebærer å trene modeller på ulike oppgaver slik at de raskt kan lære nye oppgaver fra en liten mengde data. Modellen tilegner seg en meta-forståelse om hvordan den skal lære, noe som gjør at den kan tilpasse seg raskt med få eksempler.
Nøkkelbegreper:
Populære meta-læringsalgoritmer:
Eksempel på bruk:
Innen naturlig språkbehandling (NLP) kan en chatbot måtte forstå nye brukerintensjoner som ikke var tilstede under første trening. Ved å bruke meta-læring kan chatboten raskt tilpasse seg og gjenkjenne disse nye intensjonene etter å ha fått bare noen få eksempler.
Overføringslæring utnytter kunnskap oppnådd fra én oppgave for å forbedre læring i en relatert, men annerledes oppgave. En modell forhåndstrenes på et stort datasett og finjusteres deretter på Few-Shot-oppgaven.
Prosess:
Fordeler:
Eksempel på bruk:
Innen datamaskinsyn kan en modell forhåndstrent på ImageNet finjusteres for å klassifisere medisinske bilder av en sjelden sykdom ved hjelp av kun noen få tilgjengelige merkede eksempler.
Dataforsterkning går ut på å generere ekstra treningsdata fra det eksisterende begrensede datasettet. Dette kan bidra til å forhindre overtilpasning og forbedre modellens evne til å generalisere.
Teknikker:
Eksempel på bruk:
Innen talegjenkjenning kan noen få lydprøver forsterkes med bakgrunnsstøy, tonehøydeendringer eller hastighetsvariasjoner for å lage et mer robust treningssett.
Metrisk læring fokuserer på å lære en avstandsfunksjon som måler hvor like eller ulike to datapunkter er. Modellen lærer å mappe data inn i et embedding-rom der lignende elementer ligger nær hverandre.
Tilnærming:
Eksempel på bruk:
Innen ansiktsgjenkjenning gjør metrisk læring det mulig for modellen å verifisere om to bilder er av samme person basert på de lærte embeddingene.
Few-Shot Learning er et raskt utviklende område innen maskinlæring som tar for seg utfordringen med å trene modeller med begrenset mengde merkede data. Denne delen utforsker flere sentrale vitenskapelige artikler som bidrar til forståelsen og utviklingen av metoder for few-shot learning.
Deep Optimal Transport: A Practical Algorithm for Photo-realistic Image Restoration
Minimax Deviation Strategies for Machine Learning and Recognition with Short Learning Samples
Some Insights into Lifelong Reinforcement Learning Systems
Dex: Incremental Learning for Complex Environments in Deep Reinforcement Learning
Augmented Q Imitation Learning (AQIL)
Few-Shot Learning er en maskinlæringsmetode som lar modeller gjøre nøyaktige prediksjoner ut fra et svært lite antall merkede eksempler. Den fokuserer på å gjøre det mulig for modeller å generalisere fra begrensede data, og etterligner menneskelig læring.
Few-Shot Learning brukes når det er upraktisk å skaffe store merkede datasett, for eksempel ved sjeldne hendelser, unike tilfeller, høye merkekostnader eller personvernhensyn.
Viktige tilnærminger inkluderer meta-læring (lære å lære), overføringslæring, dataforsterkning og metrisk læring.
Meta-læring trener modeller på mange oppgaver slik at de kan tilpasse seg raskt til nye oppgaver med begrensede data, ved å bruke episoder som etterligner few-shot-scenarier.
Innen NLP kan en chatbot lære å gjenkjenne nye brukerintensjoner etter å ha sett bare noen få eksempler, takket være meta-læringsteknikker.
Few-Shot Learning reduserer behovet for store merkede datasett, senker merkekostnadene, støtter personvern og muliggjør raskere tilpasning til nye oppgaver.
Start med å bygge dine egne KI-løsninger med smarte chatboter og automatisering. Opplev kraften i Few-Shot Learning og andre avanserte KI-teknikker.
Zero-Shot Learning er en metode innen AI der en modell gjenkjenner objekter eller datakategorier uten å ha blitt eksplisitt trent på disse kategoriene, ved å br...
Lær hvordan FlowHunt brukte one-shot prompting for å lære LLMer å finne og bygge inn relevante YouTube-videoer i WordPress. Denne teknikken sikrer perfekte ifra...
Overføringslæring er en avansert maskinlæringsteknikk som gjør det mulig å gjenbruke modeller trent på én oppgave til en beslektet oppgave, noe som forbedrer ef...