Học một lần

One-Shot Learning là một phương pháp học máy trong đó một mô hình được đào tạo để nhận dạng và khái quát hóa từ rất ít ví dụ, lý tưởng nhất là chỉ một ví dụ, cho mỗi danh mục hoặc lớp. Điều này trái ngược hẳn với các phương pháp học máy truyền thống thường yêu cầu hàng trăm hoặc hàng nghìn ví dụ để học hiệu quả. One-Shot Learning đặc biệt có giá trị trong các tình huống mà việc thu thập các tập dữ liệu lớn là khó khăn, tốn kém hoặc đơn giản là không khả thi. Nó nhằm mục đích mô phỏng quá trình học của con người, trong đó chúng ta thường có thể nhận ra các đối tượng hoặc khái niệm mới sau khi chỉ nhìn thấy chúng một lần hoặc một vài lần.

Học một lần hoạt động như thế nào

Ý tưởng cốt lõi đằng sau One-Shot Learning là học các số liệu về sự tương đồng hoặc khoảng cách thay vì học trực tiếp để phân loại các đối tượng. Thay vì đào tạo một mô hình để nhận dạng các danh mục cụ thể, One-Shot Learning đào tạo một mô hình để hiểu hai đầu vào giống nhau hay khác nhau như thế nào. Các kỹ thuật phổ biến bao gồm các mạng Siamese hoặc các hàm mất mát bộ ba học các nhúng trong đó các đầu vào tương tự nằm gần nhau trong không gian nhúng và các đầu vào không giống nhau nằm xa nhau.

Trong giai đoạn học, mô hình được trình bày với các cặp hoặc bộ ba ví dụ và học cách phân biệt giữa chúng. Khi đối mặt với một trường hợp mới và được yêu cầu phân loại nó vào một số danh mục chưa từng thấy (chỉ đưa ra một ví dụ cho mỗi danh mục), mô hình sẽ so sánh trường hợp mới với từng ví dụ được cung cấp. Sau đó, nó phân loại trường hợp mới dựa trên mức độ tương đồng của nó với các ví dụ này, thường sử dụng phương pháp tiếp cận láng giềng gần nhất trong không gian nhúng đã học. Phương pháp tiếp cận này cho phép khái quát hóa hiệu quả ngay cả với dữ liệu hạn chế, vì mô hình học cách phân biệt các đặc điểm chỉ ra sự tương đồng thay vì ghi nhớ các ví dụ cụ thể.

Ứng dụng thực tế của One-Shot Learning

One-Shot Learning đã tìm thấy ứng dụng trong nhiều lĩnh vực mà tình trạng thiếu dữ liệu là một thách thức:

• Nhận dạng khuôn mặt: Trong các tình huống có dữ liệu đăng ký hạn chế, chẳng hạn như kiểm soát ra vào tòa nhà hoặc mở khóa thiết bị cá nhân, One-Shot Learning có thể cực kỳ hiệu quả. Hãy tưởng tượng một hệ thống an ninh cần nhận dạng nhân viên mới nhanh chóng. Thay vì yêu cầu nhiều ảnh, hệ thống có thể học cách nhận dạng khuôn mặt mới chỉ từ một hình ảnh duy nhất bằng cách so sánh với các hình ảnh nhúng khuôn mặt hiện có. Điều này đặc biệt hữu ích trong các môi trường năng động, nơi thường xuyên thay đổi nhân sự.
• Xác minh chữ ký: Hệ thống xác minh chữ ký tự động có thể tận dụng One-Shot Learning để xác thực chữ ký. Vì việc thu thập nhiều mẫu chữ ký cho mỗi cá nhân có thể không thực tế, đặc biệt là đối với các giao dịch không thường xuyên, One-Shot Learning cho phép hệ thống tìm hiểu các đặc điểm riêng biệt của chữ ký của một người chỉ từ một hoặc một vài ví dụ. Điều này rất quan trọng trong ngân hàng, xử lý tài liệu pháp lý và các lĩnh vực khác yêu cầu xác minh danh tính an toàn.
• Phân tích hình ảnh y khoa: Trong chẩn đoán bệnh hiếm, việc thu thập một tập dữ liệu lớn các hình ảnh y khoa có thể cực kỳ khó khăn. One-Shot Learning có thể hỗ trợ xác định các bất thường hoặc tình trạng hiếm gặp từ một số lượng rất hạn chế các trường hợp dương tính. Ví dụ, việc xác định một loại khối u hiếm gặp trong phân tích hình ảnh y khoa có thể được đẩy nhanh bằng một mô hình được đào tạo bằng các kỹ thuật One-Shot Learning, ngay cả khi chỉ có một vài hình ảnh của loại khối u cụ thể đó.
• Nhận dạng sản phẩm trong bán lẻ: Trong quản lý hàng tồn kho bán lẻ và hệ thống thanh toán tự động, việc nhận dạng một loạt lớn các sản phẩm, bao gồm các mặt hàng mới hoặc ít khi được lưu kho, có thể là thách thức với các phương pháp truyền thống. One-Shot Learning cho phép các hệ thống nhanh chóng học và nhận dạng các sản phẩm mới chỉ từ một hình ảnh duy nhất, cải thiện hiệu quả của AI trong bán lẻ và giảm công sức nhập dữ liệu thủ công.

Học một lần so với học ít lần

Mặc dù có liên quan chặt chẽ, One-Shot Learning là một tập hợp con của Few-Shot Learning . One-Shot Learning cụ thể đề cập đến việc học từ chỉ một ví dụ cho mỗi lớp. Mặt khác, Few-Shot Learning bao gồm các tình huống trong đó mô hình học từ một số lượng nhỏ các ví dụ, thường dao động từ một đến một vài mẫu cho mỗi lớp. Cả hai cách tiếp cận đều nhằm giải quyết thách thức về dữ liệu hạn chế, nhưng Few-Shot Learning là một thuật ngữ rộng hơn bao gồm One-Shot Learning như một trường hợp cụ thể. Cả hai đều trái ngược với học máy truyền thống, thường dựa vào các tập dữ liệu lớn để đào tạo mô hình hiệu quả.

Tóm lại, One-Shot Learning cung cấp một sự thay đổi mô hình mạnh mẽ trong học máy, cho phép các mô hình học hiệu quả từ dữ liệu tối thiểu. Khả năng khái quát hóa từ các ví dụ khan hiếm khiến nó trở nên không thể thiếu trong nhiều ứng dụng thực tế, đặc biệt là trong thị giác máy tính và các lĩnh vực khác nơi việc thu thập dữ liệu bị hạn chế. Khi AI tiếp tục phát triển, One-Shot Learning và các kỹ thuật liên quan đang sẵn sàng đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc giải quyết các hạn chế về dữ liệu và mở rộng phạm vi của các ứng dụng học máy.