Zero-Shot-Lernen

Zero-Shot-Learning ist eine Technik des maschinellen Lernens, die es Computern ermöglicht, Objekte zu erkennen und zu klassifizieren, ohne sich auf gekennzeichnete Informationen zu verlassen. Der Begriff wird oft synonym mit One-Shot-Learning, einer anderen Technik des maschinellen Lernens, verwendet, obwohl es subtile Unterschiede gibt. Im Gegensatz zum One-Shot-Learning werden beim Zero-Shot-Learning keine gekennzeichneten Daten zum Trainieren des Computermodells verwendet. Stattdessen werden zusätzliche Informationen über die zu erlernenden Objekte oder Konzepte verwendet, beispielsweise Beziehungen zwischen Kategorien, um dem Computer das Erlernen der gewünschten Konzepte ohne Beschriftung zu ermöglichen.

Zero-Shot-Learning ist ein relativ neues Feld des maschinellen Lernens, das Mitte der 2010er Jahre entstand. In den letzten Jahren haben viele Forscher gezeigt, dass mit dieser Technik beeindruckende Leistungen sowohl bei der Erkennung von Objekten in Bildern als auch in Texten erzielt werden können. Beispielsweise umfasst die Plattform für künstliche Intelligenz von Google, TensorFlow, ein Zero-Shot-Lernmodul, das darauf ausgelegt ist, Objekte in Bildern zu identifizieren, ohne beschriftete Daten zu verwenden.

Die Einführung eines Zero-Shot-Learning-Ansatzes bietet mehrere potenzielle Vorteile. Da keine gekennzeichneten Daten erforderlich sind, kann es für Aufgaben verwendet werden, die ansonsten einen großen Kennzeichnungsaufwand erfordern würden oder für die eine Kennzeichnung nicht praktikabel ist. Da das Modell außerdem anhand der Beziehungen zwischen Kategorien trainiert wird, kann das Modell besser verallgemeinern und Verbindungen zwischen verschiedenen Konzepten identifizieren.

Trotz seiner potenziellen Vorteile ist Zero-Shot-Lernen nicht ohne Nachteile. Erstens erfordert dieser Ansatz, dass der Computer über ein gewisses Maß an Wissen über das zu erlernende Konzept verfügt, oft in Form einer hierarchischen Darstellung, was die Anwendung der Technik in einem breiten Spektrum von Umständen erschwert. Zweitens ist noch nicht bekannt, wie Zero-Shot-Lernalgorithmen mit realen Daten interagieren werden, und ihre Ergebnisse sind noch nicht gut etabliert. Trotz dieser Nachteile wird erwartet, dass Zero-Shot-Learning zunehmend eine praktikable Alternative zu herkömmlichen Ansätzen des überwachten maschinellen Lernens werden wird.

Proxy auswählen und kaufen

Passen Sie Ihr Proxy-Server-Paket mühelos mit unserem benutzerfreundlichen Formular an. Wählen Sie den Standort, die Menge und die Laufzeit des Service aus, um sofortige Paketpreise und Kosten pro IP anzuzeigen. Genießen Sie Flexibilität und Komfort für Ihre Online-Aktivitäten.

Proxy-Kaufpreis

Proxy auswählen und kaufen
de_DEDeutsch