Aprendizado com poucos disparos

O aprendizado com poucas tentativas é um método de aprendizado de máquina que trata de técnicas usadas para aprender rapidamente com pequenos conjuntos de dados. É um subcampo do aprendizado de máquina e envolve modelos que podem se adaptar rapidamente a novas tarefas com apenas alguns exemplos. Ele permite que os computadores aprendam e apliquem rapidamente o conhecimento sem muitos dados.

O método foi projetado para permitir o aprendizado rápido a partir de experiências limitadas. Como tal, é uma ferramenta poderosa e útil em muitas situações em que os dados são escassos, como no diagnóstico médico, no aprendizado do reconhecimento de objetos após ver um ou dois exemplos ou na tradução de idiomas naturais com base em pequenos conjuntos de dados.

A base da aprendizagem de poucos disparos está na aprendizagem por transferência, que geralmente envolve a aprendizagem de grandes conjuntos de dados e a transferência do conhecimento para um novo domínio ou tarefa. Ela é menos adequada para imagens médicas, robôs autônomos ou processamento de linguagem natural, em que os conjuntos de dados podem ser muito menores.

O aprendizado com poucos exemplos tem sido usado em muitas áreas do aprendizado de máquina, como reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural e robótica. Em particular, ela tem sido aplicada a tarefas como aprender a reconhecer objetos em uma imagem com resolução limitada depois de ver apenas alguns exemplos ou ensinar um robô a executar tarefas complexas com um pequeno número de exemplos individuais.

Há uma variedade de abordagens para o aprendizado de poucas tentativas. Entre elas estão os métodos baseados em métricas, que medem a semelhança entre os exemplos e os novos dados não vistos para classificá-los; os métodos baseados em otimização, que otimizam um modelo preexistente para se ajustar aos novos dados; e os métodos generativos e discriminativos, que geram ou classificam novos dados com base nos existentes.

Em muitos aplicativos, o aprendizado com poucos disparos pode oferecer uma maneira mais eficiente e precisa de aprendizado em comparação com os métodos tradicionais de aprendizado. Ao reduzir a quantidade de dados que precisam ser coletados e evitar o ajuste excessivo, ele pode reduzir significativamente o tempo e o custo necessários para aprender uma tarefa, permitindo uma análise mais rápida e precisa.