「少数のショット」パラダイムは、特にモデルをトレーニングするために利用できるデータがほとんどない領域で、新しい自動学習モデルの作成に大きな可能性があります。たとえば、データが制限され、データ収集コストが高い医療アプリケーションでは、「少数のショット」パラダイムは、疾患検出モデルまたは患者診断を開発するための非常に貴重な手法になります。さらに、ロボットの分野でも役立ちます。ロボットでは、ロボットがいくつかのトレーニングインスタンスしかない新しいタスクや環境に迅速に適応する必要があります。
El paradigma "few shots" tiene un gran potencial en la creación de nuevos modelos de aprendizaje automático, especialmente en áreas donde hay muy pocos datos disponibles para entrenar un modelo. Por ejemplo, en aplicaciones médicas donde los datos son limitados y los costos de recolección de datos son altos, el paradigma "few shots" puede ser una técnica muy valiosa para desarrollar modelos de detección de enfermedades o diagnóstico de pacientes. Además, también puede ser útil en el ámbito de la robótica, donde los robots deben adaptarse rápidamente a nuevas tareas y entornos con solo unas pocas instancias de entrenamiento.