Odborné vysvětlení: Zero-shot učení je technika strojového učení, kde model je schopen klasifikovat instance tříd, které nikdy neviděl během tréninku. Využívá se zde přenos znalostí mezi známými a neznámými třídami, často pomocí sémantických popisů nebo atributů. Tato metoda je klíčová pro vytváření flexibilních systémů schopných generalizace na nové koncepty.
Vysvětlení pro laiky: Zero-shot učení je jako hádat, co je nějaká věc, kterou jste nikdy předtím neviděli, ale znáte její popis. Představte si, že jste nikdy neviděli jednorožce, ale víte, že je to jako kůň s rohem na čele. Kdybyste pak viděli obrázek jednorožce, mohli byste ho identifikovat, i když jste ho nikdy předtím neviděli. Počítač s zero-shot learningem dělá něco podobného – může rozpoznat nové věci na základě jejich popisu, aniž by je kdy předtím viděl.
Zero-shot learning is a machine learning technique where a model is able to classify instances of classes it has never seen during training. It uses knowledge transfer between known and unknown classes, often through semantic descriptions or attributes. This method is key to creating flexible systems capable of generalizing to new concepts.
