Hvad er Few-Shot Learning?

Few-Shot Learning er en AI-teknik, hvor modeller lærer at udføre nye opgaver med kun få eksempler (typisk 2-10), uden behov for omfattende træning på store datasæt.

Few-Shot Learning har til formål at gøre AI-modeller mere effektive ved at de kan generalisere og tilpasse sig nye opgaver hurtigt med minimal data.

Few-Shot Learning fungerer ved at udnytte modellens eksisterende viden og mønstre til at forstå nye koncepter baseret på få demonstrationer eller eksempler.

Du kan lære en AI at oversætte fra dansk til svensk ved kun at give den 3-5 eksempler: "Hund → Hund", "Kat → Katt", "Hus → Hus", og den vil forstå mønsteret.

Few-Shot Learning er relateret til zero-shot learning, one-shot learning og transfer learning teknikker.