ワンショット学習は、1 つまたはごく少数の例から学習することを目的とした機械学習の手法です。これは転移学習の一種で、単一の例からの学習が複数の関連タスクに適用されます。画像やビデオからの学習など、従来の機械学習方法に当てはまらないデータを扱う場合に特に役立ちます。
ワンショット学習では、ニューラル ネットワークはタスクの 1 つの例でトレーニングされます。この例は、ラベル付きの画像やビデオなどのラベル付きの例、またはビデオからのラベルなしのフレームのセットなどのラベルなしの例にすることができます。次に、ニューラル ネットワークを使用して、例の理解を新しいタスクに移します。
ワンショット学習は、画像分類、物体検出、音声認識、自然言語処理など、1 つの例に関連するタスクが多数ある設定で役立ちます。この手法により、データ内の十分な量の分散を許容しながら、トレーニングに必要なデータの量が削減されます。
この手法は、サイズが制限されているデータ セットを扱う場合にも役立ちます。単一の例でトレーニングすることで、必要なデータの量が減り、データのサイズが制限されている場合や収集が難しい環境でも使用できるようになります。
ワンショット学習は研究アプリケーションでもよく使用され、アイデアを迅速にプロトタイピングしてテストするのに役立ちます。自然言語処理やコンピューター ビジョンなどの多くの研究分野で、アイデアやプロトタイプ モデルを迅速にテストするために使用されます。
ワンショット学習は、研究者にとって、大規模なデータセットを必要とせずに新しいタスクに迅速に適応できるモデルを作成するための重要なツールです。また、必要なデータ量を削減することで、組織が機械学習アプリケーションのコストと複雑さを削減するのにも役立ちます。
