Khám phá cách học ít lần tạo nên cuộc cách mạng AI bằng cách cho phép các mô hình thích ứng với dữ liệu tối thiểu, điều này rất quan trọng đối với các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe và robot.
Học ít lần là một tập hợp con của các kỹ thuật học máy cho phép các mô hình khái quát hóa từ một số lượng hạn chế các ví dụ đào tạo. Không giống như các phương pháp truyền thống đòi hỏi các tập dữ liệu lớn, học ít lần tập trung vào việc thích ứng trực quan từ một tập hợp tối thiểu các mẫu dữ liệu, khiến nó trở nên mạnh mẽ đối với các tình huống mà việc thu thập dữ liệu tốn kém hoặc không thực tế.
Khả năng học các tác vụ từ một vài ví dụ là rất quan trọng đối với các ứng dụng mà tình trạng thiếu dữ liệu là một vấn đề. Học theo kiểu few-shot đặc biệt có liên quan trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, nơi mà việc thu thập các tập dữ liệu được gắn nhãn lớn cho các bệnh hiếm gặp là một thách thức. Nó phản ánh quá trình học tập của con người, nơi các khái niệm mới thường có thể được nắm bắt với ít thông tin trước đó, do đó tăng cường tính linh hoạt và phạm vi ứng dụng của AI.
Học tập ít lần đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực:
Nông nghiệp : Trong giám sát nông nghiệp, phương pháp học ít lần cho phép thích ứng nhanh với các loài thực vật và loại bệnh khác nhau mà không cần bộ dữ liệu đầy đủ, như đã khám phá trong AI trong nông nghiệp .
Kỹ thuật robot : Phương pháp học ít lần giúp robot có khả năng xử lý các nhiệm vụ mới bằng cách hiểu từ một vài lần trình diễn, tối ưu hóa khả năng thích ứng của robot với nhiều môi trường khác nhau.
Học tập theo kiểu few-shot thường tận dụng meta-learning, trong đó các thuật toán học cách học. Điều này tạo ra các mô hình có thể khái quát hóa kiến thức trên nhiều tác vụ. Có nhiều cách tiếp cận khác nhau:
Mạng khớp lệnh : Mạng này sử dụng cơ chế chú ý để so sánh các điểm dữ liệu mới với một tập hợp hỗ trợ nhỏ có nhãn.
Mô hình dựa trên tối ưu hóa : Ở đây, siêu học điều chỉnh các tham số mô hình một cách hiệu quả với một vài bước gradient.
Học ít lần không nên bị nhầm lẫn với học không lần , trong đó các mô hình nhận dạng các danh mục hoàn toàn chưa từng thấy bằng cách sử dụng nhúng ngữ nghĩa. Học ít lần yêu cầu một số mẫu dữ liệu để đào tạo, mặc dù là tối thiểu.
Nhận dạng khuôn mặt : Học tập ít lần ngày càng được tích hợp vào các hệ thống nhận dạng khuôn mặt. Các hệ thống này có thể nhanh chóng thích ứng với khuôn mặt mới trong khi vẫn duy trì quyền riêng tư và bảo mật, như đã thảo luận trong các tiến bộ như AI cho bán lẻ thông minh hơn .
Giám sát động vật hoang dã : Trong bảo tồn động vật hoang dã, như đã thấy trong các ứng dụng YOLOv5 , việc học ít lần giúp xác định loài từ dữ liệu hình ảnh hạn chế, chứng tỏ có giá trị vô cùng to lớn trong việc theo dõi các loài có nguy cơ tuyệt chủng với mức độ nhiễu loạn tối thiểu.
Để tìm hiểu sâu hơn về phương pháp học ít lần, hãy cân nhắc khám phá các tài nguyên sau:
Bằng cách hợp lý hóa khả năng học hỏi từ dữ liệu hạn chế, phương pháp học ít lần thể hiện sự thay đổi mô hình theo hướng mô hình AI giống con người hơn, mở ra cánh cửa mới cho các ứng dụng thực tế theo nhiều cách đa dạng và có tác động lớn.
