В каких реальных сферах используются системы few-shot learning?

Некоторые сферы, в которых используются системы few-shot learning (обучение с малым количеством примеров):

• Медицинская диагностика. mosregdata.ru Классификация редких заболеваний по снимкам МРТ или КТ, где собрать тысячи примеров невозможно. mosregdata.ru
• Компьютерное зрение. mosregdata.ru www.marketingscoop.com Распознавание объектов, в том числе редких животных, уникальных дефектов на производстве, материалов для научных исследований. gimal-ai.ru www.marketingscoop.com
• Обработка естественного языка. mosregdata.ru Быстрая адаптация чат-ботов к новым темам, классификация намерений пользователей или анализ тональности для узких ниш, где мало размеченных текстов. mosregdata.ru
• Робототехника. mosregdata.ru Обучение роботов новым манипуляциям на основе нескольких демонстраций. mosregdata.ru
• Распознавание голоса и звука. mosregdata.ru Клонирование голоса или преобразование речи одного пользователя в голос другого на основе короткой аудиозаписи. mosregdata.ru
• Фармацевтика. ru-brightdata.com Ускорение процесса на ранних стадиях испытаний при открытии новых лекарств, где учёные часто используют очень ограниченные наборы данных. ru-brightdata.com
• Безопасность. gimal-ai.ru Определение новых угроз и мошеннических схем на основе нескольких обнаруженных случаев. gimal-ai.ru
• Агросектор. gimal-ai.ru Классификация и обнаружение вредителей или болезней у растений, где собрать примеры сложно. gimal-ai.ru
• Финтех. gimal-ai.ru Выявление необычных транзакций и новых схем обмана на ограниченном количестве кейсов. gimal-ai.ru