機械学習の概念「少数のショット」とは、モデルがわずかなトレーニングインスタンスで新しい概念を一般化および学習する能力を指します。この手法は、モデルが新しい概念を学習し、一般化できるように必要なトレーニングインスタンスが少ないため、モデルをトレーニングするために利用できるデータが非常に少ない場合に役立ちます。これは、モデルを訓練するために数千または数百万の例が必要な従来の深い学習とは異なります。
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.