Few-Shot Learning

Few-Shot Learning ist eine Technik im maschinellen Lernen, bei der Modelle mit nur wenigen Trainingsbeispielen effektiv lernen können. Dies ist besonders nützlich in Situationen, in denen große Datenmengen nicht verfügbar oder schwer zu beschaffen sind. Few-Shot Learning nutzt Transferlernen und Meta-Lernen, um Wissen aus verwandten Aufgaben zu übertragen und schnell auf neue Probleme anzuwenden. Diese Methode verbessert die Flexibilität und Anpassungsfähigkeit von KI-Systemen erheblich.