Odborné vysvětlení: Jednorázové učení je přístup v strojovém učení, kde se model učí rozpoznávat nové kategorie nebo objekty na základě jediného trénovacího příkladu. Využívá techniky jako metrické učení, siamské sítě a prototypové sítě. Cílem je vytvořit modely schopné rychlé adaptace a generalizace s minimálním množstvím dat, což je užitečné v situacích s omezenými daty nebo potřebou rychlého učení.
Vysvětlení pro laiky: Jednorázové učení je jako schopnost počítače naučit se rozpoznat něco nového po jediném ukázání. Je to podobné, jako když vám někdo ukáže nový druh ovoce, který jste nikdy předtím neviděli, a vy ho pak dokážete rozpoznat, když ho příště uvidíte. AI systém s touto schopností se může naučit identifikovat nové objekty nebo kategorie po jediném příkladu, což je užitečné, když nemáme k dispozici mnoho příkladů.
One-shot Learning is an approach in machine learning where a model learns to recognize new categories or objects based on a single training example. It uses techniques such as metric learning, siamese networks, and prototypical networks. The goal is to create models capable of rapid adaptation and generalization with minimal data, which is useful in situations with limited data or the need for quick learning.
