Few-Shot Learning

Few-Shot Learning ist ein Ansatz im Bereich der Künstlichen Intelligenz, bei dem ein Modell in der Lage ist, neue Aufgaben mit nur wenigen Trainingsbeispielen zu erlernen. Im Gegensatz zu klassischen Machine-Learning-Methoden, die oft tausende gelabelte Daten benötigen, nutzt Few-Shot Learning vortrainierte Modelle und überträgt deren Wissen auf Aufgaben mit sehr begrenzten Daten.

Wie funktioniert Few-Shot Learning?

Die Technik basiert auf dem Zusammenspiel von Pretraining, Transfer LearningTransfer Learning Transfer Learning ist eine Methode des Maschinellen Lernens, bei der ein bereits trainiertes Modell für eine neue, aber ähnliche A... Mehr und oft auch Meta-LearningMeta-Learning Meta-Learning, auch als „Learning to Learn“ bezeichnet, ist ein Ansatz im Maschinellen Lernen, bei dem Modelle darauf trainiert werd... Mehr:

• Pretraining: Das Modell wird auf großen, allgemeinen Datensätzen trainiert und lernt universelle Muster.
• Adaptionsphase: Mit wenigen Beispielen wird das Modell an die neue Aufgabe angepasst.
• Generalisierung: Durch gelernte Repräsentationen kann das Modell auch Aufgaben lösen, die es vorher nicht gesehen hat.

Bekannte Techniken sind Prototypical Networks, Matching Networks und die Nutzung von Large Language Models, die bereits in der Lage sind, kontextbasiert mit sehr wenigen Beispielen zu arbeiten.

Praxisbeispiele:

• Textklassifikation: Ein Modell, das nur wenige markierte Support-Tickets benötigt, um neue Anfragen zu erkennen.
• Spracherkennung: TrainingTraining Training im Projektkontext bezeichnet strukturierte Schulungsmaßnahmen zur Vorbereitung von Mitarbeitenden auf neue Systeme, Prozesse oder T... Mehr auf wenigen Sprachbeispielen einer neuen Person, um deren Stimme zuverlässig zu erkennen.
• Bilderkennung: Erkennen neuer Produktkategorien oder Defekte in der Industrieproduktion mit nur wenigen Beispielbildern.
• Medizin: Diagnose seltener Krankheiten auf Basis einer kleinen Anzahl an Patientendaten.
• Chatbots: Anpassung an neue Konversationsstile mit minimalen Datenmengen.

Vorteile:

• Datenersparnis: Funktioniert auch mit kleinen Datensätzen.
• Effizienz: Reduziert den Aufwand für manuelles Labeln von Daten.
• Flexibilität: Modelle lassen sich schnell an neue Aufgaben anpassen.

Herausforderungen:

• Qualität der Daten: Wenige Beispiele bedeuten, dass fehlerhafte oder verzerrte Daten das Modell stark beeinflussen.
• Generalisierung: Risiko, dass das Modell bei zu wenigen Beispielen nicht robust genug ist.
• Komplexität der Methode: Erfordert oft fortschrittliche Modelle wie Meta-Learning oder Transformer Architekturen.

Verwandte Begriffe:

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