few-shot learning

Few-shot学習とは、非常に少数のラベル付きサンプルでトレーニングすることでAIモデルが正確な予測を行えるように学習する機械学習フレームワークです。通常、適切なトレーニング・データが不足している場合に、分類タスク用のモデルをトレーニングするために使用されます。