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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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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。