Apprentissage à quelques coups

L'apprentissage à partir de quelques exemples est une méthode d'apprentissage automatique qui traite des techniques utilisées pour apprendre rapidement à partir de petits ensembles de données. Il s'agit d'un sous-domaine de l'apprentissage automatique, qui implique des modèles capables de s'adapter rapidement à de nouvelles tâches à partir de quelques exemples seulement. Il permet aux ordinateurs d'apprendre et d'appliquer rapidement des connaissances sans disposer de beaucoup de données.

La méthode est conçue pour permettre un apprentissage rapide à partir d'une expérience limitée. En tant que telle, elle constitue un outil puissant et utile dans de nombreuses situations où les données sont rares, telles que le diagnostic médical, l'apprentissage de la reconnaissance d'objets après avoir vu un ou deux exemples, ou la traduction en langue naturelle sur la base de petits ensembles de données.

La base de l'apprentissage à quelques reprises repose sur l'apprentissage par transfert, qui implique généralement l'apprentissage à partir de grands ensembles de données et le transfert des connaissances à un nouveau domaine ou à une nouvelle tâche. Il est moins adapté à l'imagerie médicale, aux robots autonomes ou au traitement du langage naturel, où les ensembles de données peuvent être beaucoup plus petits.

L'apprentissage à partir de quelques exemples a été utilisé dans de nombreux domaines de l'apprentissage automatique, tels que la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et la robotique. Il a notamment été appliqué à des tâches telles que l'apprentissage de la reconnaissance d'objets sur une image à résolution limitée après avoir vu seulement quelques exemples, ou l'apprentissage de tâches complexes à un robot à l'aide d'un petit nombre d'exemples individuels.

Il existe une grande variété d'approches de l'apprentissage à court terme. Il s'agit notamment de méthodes basées sur des métriques, qui mesurent la similarité entre les exemples et les nouvelles données inédites afin de les classer ; de méthodes basées sur l'optimisation, qui optimisent un modèle préexistant pour l'adapter aux nouvelles données ; et de méthodes génératives et discriminatives, qui génèrent ou classent de nouvelles données sur la base des données existantes.

Dans de nombreuses applications, l'apprentissage à quelques coups peut constituer une méthode d'apprentissage plus efficace et plus précise que les méthodes d'apprentissage traditionnelles. En réduisant la quantité de données à collecter et en évitant le surajustement, il peut réduire de manière significative le temps et le coût nécessaires à l'apprentissage d'une tâche, ce qui permet une analyse plus rapide et plus précise.