التعلم دفعة واحدة هو أسلوب في التعلم الآلي يهدف إلى التعلم من مثال واحد أو عدد قليل جدًا من الأمثلة. إنه شكل من أشكال نقل التعلم حيث يتم تطبيق التعلم من مثال واحد على مهام متعددة ذات صلة. وهو مفيد بشكل خاص للتعامل مع البيانات التي لا تتناسب مع أساليب التعلم الآلي التقليدية، مثل التعلم من الصور أو مقاطع الفيديو.
في التعلم مرة واحدة، يتم تدريب الشبكة العصبية على مثال واحد للمهمة. يمكن أن يكون المثال مثالًا مسمى، مثل صورة أو فيديو مسمى، أو مثال غير مسمى، مثل مجموعة من الإطارات غير المسماة من فيديو. يتم بعد ذلك استخدام الشبكة العصبية لنقل فهمها للمثال إلى مهام جديدة.
يعد التعلم بلقطة واحدة مفيدًا في الإعدادات حيث توجد العديد من المهام المرتبطة بالمثال الفردي، مثل تصنيف الصور، أو اكتشاف الكائنات، أو التعرف على الكلام، أو معالجة اللغة الطبيعية. تقلل هذه التقنية من كمية البيانات اللازمة للتدريب، مع السماح بكمية كافية من التباين في البيانات.
هذه التقنية مفيدة أيضًا للتعامل مع مجموعات البيانات المحدودة الحجم. ومن خلال التدريب على مثال واحد، يتم تقليل كمية البيانات المطلوبة، مما يسمح باستخدامها في الإعدادات حيث تكون البيانات محدودة الحجم أو يصعب جمعها.
غالبًا ما يتم استخدام التعلم دفعة واحدة أيضًا في تطبيقات البحث، حيث يكون مفيدًا في إنشاء النماذج الأولية واختبار الأفكار بسرعة. يتم استخدامه في العديد من مجالات البحث، مثل معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر، لاختبار الأفكار والنماذج الأولية بسرعة.
يعد التعلم دفعة واحدة أداة مهمة للباحثين لإنشاء نماذج يمكنها التكيف بسرعة مع المهام الجديدة، دون الحاجة إلى مجموعة كبيرة من البيانات. كما أنه يساعد المؤسسات على تقليل تكلفة وتعقيد تطبيقات التعلم الآلي عن طريق تقليل كمية البيانات المطلوبة.
