El concepto "few shots" en machine learning se refiere a la capacidad de un modelo para generalizar y aprender nuevos conceptos con solo unas pocas instancias de entrenamiento. Esta técnica es útil cuando hay muy pocos datos disponibles para entrenar un modelo, ya que se necesitan solo unas pocas instancias de entrenamiento para que el modelo aprenda y pueda generalizar los nuevos conceptos. Esto difiere del aprendizaje profundo tradicional, donde se necesitan miles o incluso millones de ejemplos para entrenar un modelo.
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