В чем преимущества few-shot learning перед традиционными методами машинного обучения?

Некоторые преимущества few-shot learning (FSL) перед традиционными методами машинного обучения:

• Снижение требований к объёму данных. www.restack.io FSL позволяет обучать модели в ситуациях, когда сбор больших размеченных наборов данных невозможен или дорог. www.analyticsvidhya.com www.restack.io
• Быстрая адаптация. www.restack.io Модели, обученные с помощью FSL, могут быстро адаптироваться к новым задачам, имитируя способности человека к обучению. www.restack.io
• Эффективность обучения. www.restack.io Используя предварительные знания и опыт, модели FSL могут делать обобщения на основе нескольких примеров, что важно в областях, где данные часто ограничены. www.restack.io
• Персонализация и кастомизация. www.analyticsvidhya.com Модели могут быстро адаптироваться к индивидуальным предпочтениям пользователей или специфическим требованиям. www.analyticsvidhya.com
• Сокращение усилий по аннотированию. www.analyticsvidhya.com spotintelligence.com Требуется меньше размеченных примеров для обучения, что экономит время и ресурсы. www.analyticsvidhya.com
• Переносное обучение. www.analyticsvidhya.com Знания из FSL передаются для повышения производительности в смежных задачах или областях. www.analyticsvidhya.com