Чем отличается метод few-shot от zero-shot при обучении ИИ?

Основное отличие методов few-shot и zero-shot при обучении ИИ заключается в подходе к использованию данных. www.ultralytics.com

Few-shot (обучение с несколькими выстрелами) — метод, при котором системы учатся распознавать новые объекты, используя небольшое количество примеров. www.ultralytics.com Например, если показать модели несколько фотографий пингвина, пеликана и синицы (эта небольшая группа называется «набор поддержки»), она узнает, как выглядят эти птицы. www.ultralytics.com Позже, если показать модели новую картинку, например пингвина, она сравнит её с теми, что есть в её наборе поддержки, и выберет наиболее близкую. www.ultralytics.com

Zero-shot (обучение с нулевым результатом) — метод, при котором машины могут распознавать вещи, которые они никогда раньше не видели, не нуждаясь в примерах. www.ultralytics.com Zero-shot использует описания или контекст, чтобы помочь системе справиться с новыми задачами. www.ultralytics.com

Таким образом, few-shot эффективен в случаях, когда доступно мало размеченных данных, а zero-shot подходит для работы с невидимыми или незнакомыми классами. www.ultralytics.com habr.com