اكتشف كيف يُحدِث التعلُّم قليل اللقطات ثورة في الذكاء الاصطناعي من خلال تمكين النماذج من التكيف مع الحد الأدنى من البيانات، وهو أمر بالغ الأهمية لمجالات مثل الرعاية الصحية والروبوتات.
التعلم قليل اللقطات هو مجموعة فرعية من تقنيات التعلم الآلي التي تمكّن النماذج من التعميم من عدد محدود من الأمثلة التدريبية. وعلى عكس الأساليب التقليدية التي تتطلب مجموعات كبيرة من البيانات، يركز التعلّم قليل اللقطات على التكيّف البديهي من مجموعة محدودة من عينات البيانات، مما يجعله قويًا في السيناريوهات التي يكون فيها جمع البيانات مكلفًا أو غير عملي.
تعد القدرة على تعلم المهام من بعض الأمثلة القليلة أمرًا بالغ الأهمية للتطبيقات التي تمثل فيها ندرة البيانات مشكلة. ويكتسب التعلم من عدد قليل من الأمثلة أهمية خاصة في مجالات مثل الرعاية الصحية، حيث يمثل الحصول على مجموعات بيانات كبيرة مصنفة للأمراض النادرة تحدياً. وهو يعكس عملية التعلّم البشري، حيث يمكن في كثير من الأحيان استيعاب المفاهيم الجديدة مع القليل من المعلومات المسبقة، مما يعزز مرونة الذكاء الاصطناعي ونطاق تطبيقه.
يلعب التعلّم من خلال اللقطات القليلة دورًا حيويًا في مختلف المجالات:
الزراعة: في مجال المراقبة الزراعية، يتيح التعلّم القليل من اللقطات التكيف السريع مع مختلف أنواع النباتات وأنواع الأمراض دون الحاجة إلى مجموعات بيانات شاملة، كما تم استكشافه في الذكاء الاصطناعي في الزراعة.
الروبوتات: يُمكِّن التعلُّم من خلال عدد قليل من اللقطات الروبوتات من التعامل مع المهام الجديدة من خلال الفهم من خلال عدد قليل من العروض التوضيحية، مما يحسِّن قدرة الروبوتات على التكيف مع بيئات متنوعة.
وعادةً ما يستفيد التعلُّم القليل من اللقطات من التعلُّم الفوقي، حيث تتعلم الخوارزميات كيفية التعلُّم. ينتج عن ذلك نماذج يمكنها تعميم المعرفة عبر المهام. توجد مناهج مختلفة:
شبكات المطابقة: تستخدم هذه الشبكات آليات الانتباه لمقارنة نقاط البيانات الجديدة بمجموعة دعم صغيرة مصنفة.
النماذج القائمة على التحسين: هنا، يقوم التعلّم الفوقي بضبط معلمات النموذج بكفاءة من خلال خطوات تدرج قليلة.
يجب عدم الخلط بين التعلم بقليل من اللقطات والتعلم بدون لقطات، حيث تتعرف النماذج على الفئات غير المرئية تمامًا باستخدام التضمينات الدلالية. يتطلب التعلّم بقليل من اللقطات بعض عينات البيانات للتدريب، وإن كانت قليلة.
التعرف على الوجه: يتم دمج التعلُّم عن طريق اللقطات القليلة بشكل متزايد في أنظمة التعرف على الوجه. يمكن لهذه الأنظمة أن تتكيف بسرعة مع الوجوه الجديدة مع الحفاظ على الخصوصية والأمان، كما نوقش في التطورات مثل الذكاء الاصطناعي لتجارة التجزئة الأكثر ذكاءً.
مراقبة الحياة البرية: في مجال الحفاظ على الحياة البرية، كما رأينا في تطبيقاتYOLOv5 ، يساعد التعلم بالقليل من اللقطات على تحديد الأنواع من البيانات البصرية المحدودة، مما يثبت أنه لا يقدر بثمن لتتبع الأنواع المهددة بالانقراض بأقل قدر من الإزعاج.
للتعمّق أكثر في التعلّم من اللقطات القليلة، فكّر في استكشاف هذه الموارد:
من خلال تبسيط القدرة على التعلّم من البيانات المحدودة، يمثل التعلّم بالقليل من اللقطات نقلة نوعية نحو نماذج ذكاء اصطناعي أكثر شبهاً بالبشر، مما يفتح أبواباً جديدة للتطبيقات العملية بطرق متنوعة ومؤثرة.
