Few shot learning 이란?

Few-shot learning: 훈련데이터의 수가 매우 제한적인 상황에서 AI모델을 개발하려는 기술 또는 알고리즘들을 의미함. 이 Few-shot learning은 상대적으로 적은 훈련데이터에서도 새로 입력값으로 주어지는 데이터(unseen data)을 잘 인식하고 분류하고자하는 노력하는 것임. 전통적인 AI의 트렌드와같이 매우 많은 데이터로, ML 모델을 구축하는것이 목표가아닌, 적은데이터에서 ML 모델을 구축하자는것이 핵심.

Few-shot 접근법

데이터 레벨 접근법

파라미터 레벨 접근법

- 메타러닝

- 메타러닝의 아류 

메트릭 러닝

 

 

Reference: www.unite.ai/few-shot-learning/