Učení s nulovým výstřelem

Zero-shot learning (také známé jako učení nulového tréninku nebo jednorázové učení) je metoda strojového učení, která pro trénování nepoužívá žádná označená data. Používá se v aplikacích, kde nejsou k dispozici žádná tréninková data, a lze jej použít pro různé úkoly, od vizuálního rozpoznávání a zpracování přirozeného jazyka až po předpovídání výsledků.

Základní myšlenkou zero-shot learningu je využít stávající znalosti modelu (obvykle založené na souboru poskytnutých příkladů) ke klasifikaci nových dat, aniž by bylo nutné je dále trénovat. Model je pak schopen rozpoznat nové třídy nebo kategorie dat, které předtím neviděl.

Například systém počítačového vidění může být trénován tak, aby rozpoznával kočky a psy pomocí sady označených fotografií. Poté, co se model naučí rozpoznávat kočky a psy, lze jej bez dalšího tréninku aplikovat na jiná zvířata, jako jsou koně a velbloudi. To je umožněno tím, že model ukládá rozpoznávací informace jako funkci několika funkcí, jako je tvar, velikost, barva srsti a další vlastnosti, které zůstávají u zvířat konstantní.

Hlavní výhodou učení nulového záběru je, že vyžaduje méně dat k vytvoření přesných předpovědí a může se rychle naučit rozpoznávat neviditelné třídy bez potřeby dalších dat. To je zvláště cenné v oblastech, kde jsou soubory dat omezené nebo obtížně dostupné, jako je lékařské zobrazování nebo zpracování přirozeného jazyka. Učení s nulovým výstřelem však lze stále aplikovat v široké škále nastavení.

Tato metoda byla s velkým úspěchem používána v oblastech, jako je počítačové vidění a zpracování přirozeného jazyka, a byla rozšířena na složitější úkoly, jako je analýza lékařských snímků, rozpoznávání obličejů, analýza sentimentu a klasifikace 3D objektů.

Potenciál nulového výstřelu z něj udělal populární nástroj v mnoha aplikacích umělé inteligence. Je to efektivní způsob, jak využít omezené soubory dat, a umožnila použití umělé inteligence v oblastech, kde mohou být data omezená nebo těžko dostupná.