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機械学習において「少数のショット」とはどういう意味ですか？
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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。
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このパラダイムは、新しい自動学習モデルの作成においてどのような超越を得ることができますか？
gpt
「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。