Học ít lần

few shot learning là một phương pháp machine learning xử lý các kỹ thuật được sử dụng để học nhanh từ các tập dữ liệu nhỏ. Đây là một trường con của học máy và bao gồm các mô hình có thể nhanh chóng thích ứng với các nhiệm vụ mới chỉ với một số ví dụ. Nó cho phép máy tính nhanh chóng học và áp dụng kiến thức mà không cần nhiều dữ liệu.

Phương pháp này được thiết kế để cho phép học hỏi nhanh chóng từ kinh nghiệm hạn chế. Do đó, nó là một công cụ mạnh mẽ và hữu ích trong nhiều tình huống khan hiếm dữ liệu, chẳng hạn như trong chẩn đoán y tế, học cách nhận biết vật thể sau khi xem một hoặc hai ví dụ hoặc dịch ngôn ngữ tự nhiên dựa trên các tập dữ liệu nhỏ.

Cơ sở của phương pháp học vài lần nằm ở phương pháp học chuyển giao, thường liên quan đến việc học từ các tập dữ liệu lớn và chuyển kiến thức sang một lĩnh vực hoặc nhiệm vụ mới. Nó ít phù hợp hơn với hình ảnh y tế, robot tự động hoặc xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nơi các bộ dữ liệu có thể nhỏ hơn nhiều.

Học ít lần đã được sử dụng trong nhiều lĩnh vực học máy, chẳng hạn như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và robot. Đặc biệt, nó đã được áp dụng cho các nhiệm vụ như học cách nhận biết vật thể trên hình ảnh có độ phân giải giới hạn sau khi chỉ xem một vài ví dụ hoặc dạy robot thực hiện các nhiệm vụ phức tạp với một số ít ví dụ riêng lẻ.

Có nhiều cách tiếp cận khác nhau đối với việc học ít lần. Chúng bao gồm các phương pháp dựa trên số liệu, đo lường sự giống nhau giữa các ví dụ và dữ liệu mới chưa được nhìn thấy để phân loại chúng; các phương pháp dựa trên tối ưu hóa, tối ưu hóa mô hình có sẵn để phù hợp với dữ liệu mới; và các phương pháp tổng quát và phân biệt, tạo ra hoặc phân loại dữ liệu mới dựa trên dữ liệu hiện có.

Trong nhiều ứng dụng, phương pháp học vài lần có thể mang lại cách học hiệu quả và chính xác hơn so với các phương pháp học truyền thống. Bằng cách giảm lượng dữ liệu cần thu thập và tránh tình trạng khớp quá mức, có thể giảm đáng kể thời gian và chi phí cần thiết để tìm hiểu một nhiệm vụ, cho phép phân tích nhanh hơn và chính xác hơn.