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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「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。
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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、どのような技術的な違いがありますか？より効果的なものは何ですか？
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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。