Less than one-shot learning nedir?

"Less than one-shot learning" (LO-shot veya LO-shot öğrenme) makine öğreniminde, bir modelin, eğitim sırasında gördüğünden daha fazla sayıda sınıfı sınıflandırabilmesini sağlayan bir yaklaşımdır. Geleneksel öğrenme yöntemlerinde her bir sınıfı tanımak için en az bir örneğe ihtiyaç duyulurken, LO-shot öğrenmede model, belirli sınıflar için doğrudan örnek olmaksızın genelleme yapabilir.

Bu teknik, sınıflar arasında ortak özelliklerin veya ilişkilerin olduğu durumlarda etkilidir. Örneğin, bazı sınıflar belirli temel özellikleri paylaşıyorsa, model bu özelliklerden yola çıkarak yeni sınıflar hakkında çıkarımlar yapabilir. Bu, özellikle veri kısıtlı alanlarda, örneğin nadir hastalık teşhislerinde veya çok çeşitli nesne tanıma senaryolarında kullanışlıdır.

LO-shot öğrenme, genellikle sentetik veri üretimi veya veri çoğaltma gibi yöntemlerle desteklenir. Bu sayede model, daha geniş genelleme yapabilmesi için çeşitlendirilmiş veya soyutlanmış verilerden öğrenir.