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「ゼロショットとフューショット学習」とはどういう意味ですか?

目次

ゼロショット学習は、コンピュータが今まで見たことのないものを認識する方法だよ。たくさんの例を必要とする代わりに、他の関連する概念から知っていることを使って新しいものを理解するんだ。このアプローチは、モデルを直接教えるのに十分なデータがないときに役立つよ。例えば、モデルが猫と犬について学んでいたら、新しい動物、例えばオオカミが何かを推測できるんだ。

フューショット学習

フューショット学習は似てるけど、コンピュータが少数の例から学ぶことができるんだ。何百、何千もの例は必要なくて、最初に必要なのはほんの少しだけ。これは、データを集めるのが難しくて時間がかかる医療の分野なんかで役立つよ。例えば、モデルが新しいタイプの病気の例を2、3個見ただけでも、以前の知識を使って他の症例を認識することができるんだ。

アプリケーション

実際には、これらの学習方法は新しい情報を特定して分類するのを楽にしてくれるし、毎回ゼロから始めなくて済むんだ。データが限られている分野、特に医療の領域では特に役立つよ。こういった技術を使うことで、コンピュータは新しいエンティティやパターンを素早く効率的に認識するのを助けて、時間やリソースを節約できるんだ。

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