Aprendizagem zero

O aprendizado zero-shot é uma técnica de aprendizado de máquina que permite aos computadores reconhecer e classificar objetos sem depender de nenhuma informação rotulada. O termo é frequentemente usado de forma intercambiável com aprendizagem única, outra técnica de aprendizado de máquina, embora existam diferenças sutis. Ao contrário do aprendizado único, o aprendizado zero não usa dados rotulados para treinar o modelo de computador. Em vez disso, utiliza informações adicionais sobre os objetos ou conceitos a serem aprendidos, como relações entre categorias, para permitir que o computador aprenda os conceitos desejados sem quaisquer rótulos.

O aprendizado zero-shot é um campo relativamente novo de aprendizado de máquina, tendo surgido em meados da década de 2010. Nos últimos anos, muitos pesquisadores têm demonstrado que é possível obter um desempenho impressionante com esta técnica, tanto no reconhecimento de objetos em imagens quanto em texto. Por exemplo, a plataforma de inteligência artificial do Google, TensorFlow, inclui um módulo de aprendizagem zero shot projetado para identificar objetos em imagens sem o uso de dados rotulados.

A adoção de uma abordagem de aprendizagem zero-shot oferece vários benefícios potenciais. Uma vez que não requer dados rotulados, pode ser utilizado para tarefas que de outra forma envolveriam uma grande quantidade de rotulagem ou para as quais a rotulagem não é praticável. Além disso, como o modelo é treinado utilizando as relações entre categorias, isso permite que o modelo generalize melhor e identifique ligações entre diferentes conceitos.

Apesar de suas vantagens potenciais, o aprendizado zero shot apresenta desvantagens. Em primeiro lugar, a abordagem exige que o computador possua um certo grau de conhecimento do conceito que está a ser aprendido, muitas vezes sob a forma de uma representação hierárquica, tornando a técnica difícil de aplicar numa vasta gama de circunstâncias. Em segundo lugar, ainda não se sabe como os algoritmos de aprendizagem zero-shot irão interagir com os dados do mundo real e os seus resultados ainda não estão bem estabelecidos. Apesar dessas desvantagens, espera-se que o aprendizado zero-shot se torne cada vez mais uma alternativa viável às abordagens tradicionais de aprendizado de máquina supervisionado.

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