O que é Zero-shot Learning?
É a capacidade da inteligência artificial de prever algo para o qual não possui treinamento.
Definição
A aprendizagem de amostra zero é a capacidade da inteligência artificial de fazer previsões sobre um assunto para o qual nunca foi treinada ou viu um exemplo antes. Graças ao seu conhecimento geral do mundo, o modelo resolve uma tarefa que nunca viu através do raciocínio.
Como funciona
O modelo utiliza relações conceituais aprendidas durante seu treinamento. Por exemplo, se ele conhece os conceitos de ‘gato’ e ‘cachorro’, pode identificar um tipo de animal que nunca viu quando é descrito.
Onde é usado
É frequentemente utilizado em chatbots casuais, onde os usuários fazem perguntas diretamente ao modelo sem dar exemplos.
Costuma ser confundido com
É confundido com aprendizado rápido; Aqui o modelo não tem pistas ou exemplos.
Perguntas frequentes
Como o modelo pode fazer previsões?
Ele raciocina usando as semelhanças entre os conceitos do enorme conjunto de dados que aprendeu durante sua educação.
O tiro zero é sempre preciso?
Não, existe um risco maior de alucinar coisas que estão além do conhecimento do modelo.
Termos relacionados
Esta explicação foi escrita em linguagem simples para a TreScout e traduzida automaticamente do original em turco · a versão turca é a que vale. Se algo parecer errado ou faltando, escreva para hello@trescout.com. Ler em turco →