Học tập không bắn

Zero-shot learning (còn được gọi là zero-training learning hoặc one-shot learning) là một phương pháp học máy không sử dụng dữ liệu được gắn nhãn để đào tạo. Nó được sử dụng trong các ứng dụng không có sẵn dữ liệu đào tạo và có thể được sử dụng cho nhiều nhiệm vụ khác nhau, từ nhận dạng hình ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên đến dự đoán kết quả.

Ý tưởng cơ bản của phương pháp zero-shot learning là sử dụng kiến thức hiện có của mô hình (thường dựa trên một tập hợp các ví dụ được cung cấp) để phân loại dữ liệu mới mà không cần phải đào tạo thêm. Sau đó, mô hình có thể nhận ra các lớp hoặc danh mục dữ liệu mới mà nó chưa từng thấy trước đây.

Ví dụ: hệ thống thị giác máy tính có thể được đào tạo để nhận biết mèo và chó bằng cách sử dụng một bộ ảnh được dán nhãn. Sau khi mô hình đã học cách nhận biết chó và mèo, mô hình có thể được áp dụng cho các động vật khác như ngựa và lạc đà mà không cần đào tạo thêm. Điều này có thể thực hiện được bằng cách có thông tin nhận dạng lưu trữ trong mô hình dưới dạng chức năng của một số đặc điểm, chẳng hạn như hình dạng, kích thước, màu lông và các đặc điểm khác không đổi ở các loài động vật.

Ưu điểm chính của phương pháp Zero-shot Learning là nó yêu cầu ít dữ liệu hơn để đưa ra dự đoán chính xác và có thể nhanh chóng học cách nhận ra các lớp chưa được nhìn thấy mà không cần thêm dữ liệu. Điều này đặc biệt có giá trị trong các lĩnh vực mà tập dữ liệu bị hạn chế hoặc khó tiếp cận, chẳng hạn như hình ảnh y tế hoặc xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Tuy nhiên, phương pháp học không cần bắn vẫn có thể được áp dụng trong nhiều môi trường khác nhau.

Phương pháp này đã được sử dụng rất thành công trong các lĩnh vực như thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, đồng thời đã được mở rộng sang các nhiệm vụ phức tạp hơn như phân tích hình ảnh y tế, nhận dạng khuôn mặt, phân tích cảm xúc và phân loại đối tượng 3D.

Tiềm năng của Zero-shot Learning đã khiến nó trở thành một công cụ phổ biến trong nhiều ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Đó là một cách hiệu quả để tận dụng các tập dữ liệu hạn chế và đã cho phép sử dụng AI ở những khu vực mà dữ liệu có thể bị hạn chế hoặc khó tiếp cận.