トレーニングデータの量に加えて、従来の監視された学習と少数のショット学習の間には、いくつかの重要な技術的な違いがあります。

1.従来の監視学習では、各タスクにラベル付けされた完全なデータセットが必要です。一方、少ないショット学習では、各タスクにラベル付けされたデータの例はごくわずかです。
2.従来の監視学習は、各タスクに特定のニューロンネットワークアーキテクチャを使用しますが、少数のショット学習は複数のタスクでトレーニングされている単一のネットワークアーキテクチャを使用します。
3.従来の監視学習では、トレーニングプロセスには長い時間がかかり、多くの計算リソースが必要になる場合があります。少ないショット学習では、トレーニングプロセスははるかに高速であり、必要な計算リソースが少なくなります。

より効果的なものについては、特定のタスクと使用可能なラベルのあるデータの量に依存します。タスクにラベル付けされた十分なデータがある場合、従来の監視された学習がより効果的である可能性があります。利用可能なデータがいくつかある場合、利用可能なデータがいくつかある場合、少数のショット学習がより効果的になる可能性があります。一般に、両方のアプローチには利点と短所があり、タスクと利用可能なリソースに応じてさまざまな状況で使用されます。
Además de la cantidad de datos de entrenamiento, hay algunas diferencias técnicas clave entre el aprendizaje supervisado tradicional y el aprendizaje few-shot:

1. En el aprendizaje supervisado tradicional, se requiere un conjunto completo de datos etiquetados para cada tarea, mientras que en el aprendizaje few-shot, solo se necesitan unos pocos ejemplos de datos etiquetados para cada tarea.
2. El aprendizaje supervisado tradicional utiliza una arquitectura de red neuronal específica para cada tarea, mientras que el aprendizaje few-shot utiliza una arquitectura de red única que se entrena en múltiples tareas.
3. En el aprendizaje supervisado tradicional, el proceso de entrenamiento puede tardar mucho tiempo y requiere muchos recursos computacionales. En el aprendizaje few-shot, el proceso de entrenamiento es mucho más rápido y requiere menos recursos computacionales.

En cuanto a cuál es más efectivo, depende de la tarea específica y de la cantidad de datos etiquetados disponibles. Si hay suficientes datos etiquetados disponibles para una tarea, es probable que el aprendizaje supervisado tradicional sea más efectivo. Si solo hay unos pocos datos etiquetados disponibles, el aprendizaje few-shot puede ser más efectivo. En general, ambos enfoques tienen sus ventajas y desventajas y se utilizan en diferentes situaciones según la tarea y los recursos disponibles.