FSL(Few Shot Learning)의 정의와 실제 적용

LSL(로우샷 학습)이라고도 알려진 FSL(퓨샷 학습)은 제한된 데이터 세트를 훈련에 사용하는 것이 특징인 기계 학습 방법입니다.

기계 학습의 일반적인 관행은 모델 훈련을 위해 최대한 많은 데이터를 제공하는 것입니다. 왜냐하면 데이터 양이 많을수록 훈련된 알고리즘이 더 효과적이기 때문입니다. 그러나 이로 인해 비용도 증가합니다. 데이터 분석 및 머신러닝 비용을 줄이기 위해 퓨샷 학습의 목표는 필요한 데이터의 양을 줄이는 것입니다. 퓨샷 학습 기술을 사용하면 더 적은 양의 데이터로 정확한 모델을 훈련할 수 있어 시간과 리소스가 절약됩니다.

퓨샷 학습과 제로샷 학습의 차이점은 무엇인가요?

Few-shot 학습은 훈련 데이터 세트에 소수의 예가 있을 때 기계 학습이 올바른 인스턴스 클래스를 예측할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

제로샷 학습은 훈련 데이터 세트에서 해당 클래스에 속한 인스턴스에 노출되지 않고 올바른 클래스를 예측하는 것을 목표로 합니다.

제로샷 학습과 퓨샷 학습은 이미지 분류, 의미 분할, 이미지 생성, 객체 감지 및 자연어 처리 알고리즘에 일반적으로 사용됩니다.

Few-shot 학습의 실제 적용은 무엇입니까?

문자 인식, 이미지 분류, 개체 인식, 동작 인식, 개체 추적, 부품 라벨링, 이미지 검색, 이미지 생성, 그림 설명, 장면 위치 인식, 3D 개체의 모양 보기 재구성, 동작 예측, 이벤트 감지 등을 처리하기 위한 컴퓨터 비전 영상 분류 등

자연어 처리(NLP): 구문 분석, 번역, 문장 완성, 감정 분류, 사용자 의도 분류, 텍스트 분류 등

오디오 처리: 음성 복제, 음성 변환, 언어 간 음성 변환 등

로봇: 동작 모방, 작동 동작 학습, 시각적 탐색, 연속 제어 등을 학습합니다.

기타 응용 프로그램: 사물 인터넷 분석, 수학적 곡선 피팅, 수학적 논리적 추론

Python에서 Few-Shot 학습은 어떻게 구현되나요?

Few-Shot 학습 프로젝트를 구현하려면 사용자는 Python에서 다음 라이브러리/저장소를 참조할 수 있습니다.

Pytorch – Torchmeta: 반복성에 대한 여러 문제를 쉽게 벤치마킹할 수 있는 Few-Shot 분류 및 회귀 문제용 라이브러리입니다.

FewRel: 다양한 도메인에 걸쳐 100개 이상의 관계와 주석이 달린 다수의 인스턴스를 포함하는 대규모 소수 관계 추출 데이터세트입니다.

메타 전송 학습: 이 저장소에는 Few-Shot Learning을 위한 메타 전송 학습의 TensorFlow 및 PyTorch 구현이 포함되어 있습니다.

Few Shot: 소규모 학습 연구를 재현하기 위한 깨끗하고 읽기 쉽고 테스트된 코드가 포함된 저장소입니다.

Omniglot 데이터 세트의 프로토타입 네트워크: Pytorch를 통해 "Few-Sample Learning을 위한 프로토타입 네트워크" 구현.

위 내용은 FSL(Few Shot Learning)의 정의와 실제 적용의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!