Odborné vysvětlení: Few-shot učení je přístup v strojovém učení, kde model je schopen se učit z velmi malého počtu trénovacích příkladů. Cílem je generalizovat na nové třídy s minimálním množstvím ukázek. Tato technika často využívá meta-learning nebo transfer learning pro zlepšení schopnosti modelu rychle se adaptovat na nové úkoly.
Vysvětlení pro laiky: Few-shot učení je jako když se naučíte rozpoznat nové zvíře po tom, co jste viděli jen pár jeho obrázků. Představte si, že jste nikdy neviděli lemura, ale někdo vám ukáže tři fotky lemurů a řekne, že to jsou lemuři. Pak byste měli být schopni rozpoznat lemura na jiných obrázcích. Podobně počítač s few-shot learningem se může naučit rozpoznávat nové věci po zhlédnutí jen několika příkladů.
Few-shot learning is an approach in machine learning where a model is able to learn from a very small number of training examples. The goal is to generalize to new classes with minimal examples. This technique often uses meta-learning or transfer learning to improve the model’s ability to quickly adapt to new tasks.
