Cosa significa "Apprendimento al volo"?

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L'apprendimento one-shot è un metodo nel machine learning che permette ai computer di imparare solo da un esempio o un numero molto ridotto di esempi. Questo è diverso dall'apprendimento tradizionale, dove un computer ha bisogno di molti esempi per capire e fare buone previsioni.

Nell'apprendimento one-shot, l'idea è di aiutare il computer a usare ciò che già sa per dare senso a nuove informazioni. Per esempio, se un computer vede una foto di un gatto, può riconoscere altre foto di gatti senza bisogno di vedere centinaia di immagini di gatti. Questo metodo è utile in situazioni dove raccogliere tanti dati è difficile o richiede tempo.

L'apprendimento one-shot è spesso usato nell'elaborazione delle immagini, dove può aiutare in compiti come identificare oggetti nelle foto o classificare le immagini in diverse categorie. Usando questo approccio, i sistemi possono essere più efficienti e flessibili, adattandosi a nuovi compiti con meno informazioni.