従来の監視された学習と少数のショット学習は、自動学習に対する2つの異なるアプローチと、独自の利点と短所が持っていることです。

従来の監視学習では、新しいデータラベルが正確に予測できるようにラベル付けされた大きなデータセットを使用して自動学習モデルがトレーニングされます。言い換えれば、モデルは、多数のトレーニング例に露出することにより、入力特性を特定の宛先出力にマッピングすることを学びます。一方、少数のショット学習では、モデルは、トレーニングのいくつかの例から一般化し、ほんの数例のトレーニング例の後に新しいクラスのオブジェクトまたはパターンを認識できるように学ぶようにトレーニングされています。

これらのアプローチの主な技術的な違いの1つは、従来の監視された学習が高性能を達成するために大量のトレーニングデータを必要とすることです。少ないショット学習には、一般に、限られたトレーニングの例に基づいてより良い一般化を可能にする、より洗練されたニューロンネットワークの使用が含まれます。

より効果的なものについては、これは主にコンテキストと対処されている特定の問題に依存します。一般に、従来の監視学習は、利用可能なトレーニングデータが大量にある問題に適していることが示されていますが、トレーニングデータが取得するのに限られている、または高価な問題により、少ないショット学習がより適切である可能性があります。ただし、データの慎重な前処理の必要性や完全に新しいクラスの一般化の難しさなど、少数のショット学習にはいくつかの制限があります。

要約すると、両方の手法には独自の長所と短所があり、その効果は問題の特定の問題に依存します。
El aprendizaje supervisado tradicional y el aprendizaje few-shot son dos enfoques diferentes para el aprendizaje automático que tienen sus propias ventajas y desventajas.

En el aprendizaje supervisado tradicional, se entrena un modelo de aprendizaje automático utilizando grandes conjuntos de datos etiquetados para que pueda predecir con precisión las etiquetas de nuevos datos sin etiquetar. En otras palabras, el modelo aprende a mapear características de entrada a salidas de destino específicas mediante la exposición a una gran cantidad de ejemplos de entrenamiento. Por otro lado, en el aprendizaje few-shot, se entrena un modelo para aprender a generalizar a partir de unos pocos ejemplos de entrenamiento y ser capaz de reconocer nuevas clases de objetos o patrones después de solo unos pocos ejemplos de entrenamiento.

Una de las principales diferencias técnicas entre estos enfoques es que el aprendizaje supervisado tradicional requiere grandes cantidades de datos de entrenamiento para lograr un alto rendimiento, mientras que el aprendizaje few-shot puede lograr una alta precisión con solo unos pocos ejemplos de entrenamiento por clase. El aprendizaje few-shot generalmente involucra el uso de arquitecturas de redes neuronales más sofisticadas que permiten una mejor generalización a partir de ejemplos limitados de entrenamiento.

En cuanto a cuál es más efectivo, esto depende en gran medida del contexto y del problema específico que se esté abordando. En general, el aprendizaje supervisado tradicional se ha demostrado que funciona bien para problemas en los que hay grandes cantidades de datos de entrenamiento disponibles, mientras que el aprendizaje few-shot puede ser más adecuado para problemas en los que los datos de entrenamiento son limitados o costosos de obtener. Sin embargo, también hay algunas limitaciones del aprendizaje few-shot, como la necesidad de un preprocesamiento cuidadoso de los datos y la dificultad para generalizar a clases completamente nuevas.

En resumen, ambas técnicas tienen sus propias fortalezas y debilidades y su efectividad dependerá del problema específico en cuestión.