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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
より少ないトレーニングの例から新しい概念を一般化する能力により、学習モデルを時間とエネルギーの両方でより安価に適応させることができます。したがって、モデルを特定の状況（ユーザー、アプリケーションなど）に適合させることができます。