機械学習の「少数のショット」という用語は、限られた量のトレーニングデータを使用して効果的に学習するモデルの能力を指します。言い換えれば、それは監督がほとんどない新しい例から学ぶモデルの能力です。

従来の監視された学習では、精密モデルをトレーニングするために大量のトレーニングデータが必要です。ただし、場合によっては、大量のトレーニングデータを収集することは不可能であるか、そうすることは費用がかかります。少数のショット学習は、限られた数の例でモデルが効果的に学習できるようにすることにより、この問題に対処します。

たとえば、さまざまな種類の花を認識するようにモデルを訓練したいと仮定しますが、各タイプの花の画像しかありません。この場合、少数のショット学習は、各タイプの花の画像しかない正確なモデルをトレーニングするのに役立ちます。

少数のショット学習は、機械学習の分野で積極的な研究の分野となり、一連の革新的な技術とモデルをもたらしました。少ないショット学習の一般的なアプローチには、類似性による学習、転送による転送、ターゲット学習が含まれます。
El término "few-shot" en machine learning se refiere a la capacidad de un modelo para aprender de forma efectiva con una cantidad limitada de datos de entrenamiento. En otras palabras, es la capacidad de un modelo para aprender de nuevos ejemplos con poca supervisión.

En el aprendizaje supervisado tradicional, se necesitan grandes cantidades de datos de entrenamiento para entrenar un modelo con precisión. Sin embargo, en algunos casos, no es posible recopilar grandes cantidades de datos de entrenamiento o es costoso hacerlo. El aprendizaje few-shot aborda este problema al permitir que un modelo aprenda de manera efectiva con un número limitado de ejemplos.

Por ejemplo, supongamos que queremos entrenar un modelo para reconocer diferentes tipos de flores, pero solo tenemos unas pocas imágenes de cada tipo de flor. En este caso, el aprendizaje few-shot puede ser útil para entrenar un modelo preciso con solo unas pocas imágenes de cada tipo de flor.

El aprendizaje few-shot se ha convertido en un área de investigación activa en el campo del machine learning y ha dado lugar a una serie de técnicas y modelos innovadores. Algunos de los enfoques comunes en el aprendizaje few-shot incluyen el aprendizaje por similitud, el aprendizaje por transferencia y el aprendizaje meta.