Few-Shot Learning

Le Few-Shot Learning est une technique d'apprentissage automatique qui permet aux modèles d'apprendre efficacement avec seulement quelques exemples d'entraînement. Cette méthode est particulièrement utile dans les situations où de grandes quantités de données ne sont pas disponibles ou sont difficiles à obtenir. Le Few-Shot Learning utilise l'apprentissage par transfert et le méta-apprentissage pour transférer les connaissances de tâches connexes et les appliquer rapidement à de nouveaux problèmes. Cette méthode améliore considérablement la flexibilité et l'adaptabilité des systèmes d'IA.