Few-Shot Learning
Few-Shot Learning je prístup strojového učenia, ktorý umožňuje modelom robiť presné predikcie iba na základe malého počtu označených príkladov. Na rozdiel od tradičných metód s dohľadom sa zameriava na generalizáciu z obmedzených dát, využívajúc techniky ako meta-učenie, transferové učenie a augmentáciu dát.
•
6 min read