Few-shot Learning

Few-shot Learning bezieht sich auf eine Art von maschinellem Lernen, bei der ein KI-Modell mit nur einer begrenzten Anzahl von Trainingsbeispielen lernt, neue Aufgaben zu bewältigen. Im Gegensatz zum herkömmlichen maschinellen Lernen, das eine große Menge an Trainingsdaten erfordert, ermöglicht Few-shot Learning das schnelle Lernen und Anpassen an neue Aufgaben, selbst wenn nur wenige Beispiele verfügbar sind. Dies wird erreicht, indem das Modell bereits vorhandenes Wissen und Erfahrungen aus früheren Aufgaben nutzt und auf neue Situationen überträgt. Few-shot Learning ist besonders nützlich in Situationen, in denen es schwierig ist, umfangreiche Trainingsdaten zu sammeln oder wenn schnelle Anpassungsfähigkeit erforderlich ist. Es ermöglicht eine effiziente und flexible Nutzung von KI-Modellen in verschiedenen Anwendungsbereichen. Weitere Methoden sind Fine-tuning und Zero-shot Learning.

Black-Box-Phänomen