# Few-shot Learning nedir?

**Kategori:** Yapay Zekâ  
**Son güncelleme:** 2026-06-03

Yapay zekanın çok az örnekle yeni bir görevi öğrenme yeteneğidir.

## Tanım
Az örnekli öğrenme, yapay zekanın daha önce hiç görmediği bir görevi sadece birkaç örnek görerek öğrenmesidir. Bu yöntem, modelin her seferinde sıfırdan eğitilmesine gerek kalmadan hızlıca uyum sağlamasına olanak tanır.

## Bir benzetmeyle
Şöyle düşünün: Bir çocuğa sadece iki tane elma gösterip elmanın ne olduğunu öğretmek gibidir.

## Nasıl çalışır?
Model, kendisine verilen birkaç örnekten yola çıkarak desenleri tanır. Bu örnekler, modelin zaten sahip olduğu genel bilgiyi yeni göreve odaklamasını sağlar.

## Nerede kullanılır?
Özellikle dil modellerinde, kullanıcının modele özel bir formatta yanıt vermesini istediği durumlarda kullanılır.

## Sık karıştırılanlar
Fine-tuning ile karıştırılır; fine-tuning modelin yapısını değiştirirken, few-shot yöntemi sadece o anki komutun içine örnek eklemektir.

## Sıkça sorulanlar

**Kaç örnek yeterlidir?**  
Genellikle 1 ile 5 arasında örnek, modelin görevi anlaması için yeterli olmaktadır.

**Her zaman başarılı mı?**  
Görev çok karmaşıksa veya modelin kapasitesi düşükse örnekler yeterli olmayabilir.

## İlgili terimler
- [Zero-shot Learning](/dictionary/zero-shot-learning/)
- [Prompt Engineering](/dictionary/prompt-engineering/)
- [LLM](/dictionary/llm/)
- [Fine-tuning](/dictionary/fine-tuning/)

---
Kaynak: TreScout Teknoloji Sözlüğü · https://trescout.com/dictionary/few-shot-learning/
TreScout her gün GitHub, Hacker News ve HuggingFace trendlerini Türkçe özetler.