ゼロショット学習

ゼロショット学習 (ゼロトレーニング学習またはワンショット学習とも呼ばれます) は、トレーニングにラベル付きデータを使用しない機械学習方法です。これは、利用可能なトレーニング データがないアプリケーションで使用され、視覚認識や自然言語処理から結果の予測に至るまで、さまざまなタスクに使用できます。

ゼロショット学習の基本的な考え方は、モデルの既存の知識 (通常は提供された一連の例に基づく) を利用して、さらにトレーニングすることなく新しいデータを分類することです。これにより、モデルは、これまでに見たことのない新しいクラスまたはカテゴリのデータを認識できるようになります。

たとえば、コンピューター ビジョン システムは、一連のラベル付き写真を使用して猫や犬を認識するようにトレーニングできます。モデルが猫や犬を認識できるようになったら、追加のトレーニングなしで馬やラクダなどの他の動物に適用できます。これは、形状、サイズ、毛皮の色、動物間で一定のその他の特徴など、いくつかの特徴の関数として認識情報をモデルに保存させることで可能になります。

ゼロショット学習の主な利点は、正確な予測を行うために必要なデータが少なく、追加のデータを必要とせずに、目に見えないクラスの認識を迅速に学習できることです。これは、医療画像処理や自然言語処理など、データ セットが限られている、または入手が困難な分野で特に価値があります。ただし、ゼロショット学習は依然として幅広い設定に適用できます。

この手法は、コンピューター ビジョンや自然言語処理などの分野で使用され大きな成功を収めており、医療画像分析、顔認識、感情分析、3D オブジェクト分類などのより複雑なタスクにも拡張されています。

ゼロショット学習の可能性により、多くの人工知能アプリケーションで人気のツールとなっています。これは限られたデータセットを活用する効果的な方法であり、データが限られている、または入手が困難な分野で AI を使用できるようになりました。