مفهوم One-Shot Learning: یادگیری با یک نمونه

One-Shot Learning یکی از مباحث جذاب و پیشرفته در حوزه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است که به مدل‌ها این امکان را می‌دهد تا تنها با یک یا چند نمونه از هر دسته، توانایی عمومی‌سازی و تشخیص آن دسته را به دست آورند. این روش به خصوص در مواردی که داده‌های آموزشی کمیاب یا تولید آن‌ها پرهزینه است، بسیار مفید واقع می‌شود.

چرا One-Shot Learning مهم است؟

در سناریوهای سنتی یادگیری ماشین، مدل‌ها برای دستیابی به دقت بالا به هزاران یا حتی میلیون‌ها نمونه از هر دسته نیاز دارند. اما در بسیاری از موارد، جمع‌آوری چنین حجم عظیمی از داده‌ها غیرممکن یا بسیار پرهزینه است. به عنوان مثال، در تشخیص چهره، ممکن است برای برخی افراد تنها یک یا چند عکس موجود باشد. One-Shot Learning با هدف حل این مشکل و ایجاد مدل‌هایی که با داده‌های محدود کارآمد باشند، توسعه یافته است.

در ویدیوی زیر توضیحات یادگیری one-shot و few-shot از جلسه 8 دوره بازشناسی چهره آورده شده است:

چگونه One-Shot Learning کار می‌کند؟

One-Shot Learning از چندین روش و تکنیک مختلف برای دستیابی به یادگیری از یک یا چند نمونه استفاده می‌کند. برخی از این روش‌ها عبارتند از:

1. شبکه‌های عصبی سیامیس (Siamese Networks): این شبکه‌ها شامل دو یا چند زیرشبکه مشابه هستند که پارامترهای خود را به اشتراک می‌گذارند و به طور همزمان روی جفت‌های داده‌های ورودی کار می‌کنند. هدف آن‌ها یادگیری یک تابع تشابه است که بتواند فاصله بین دو نمونه را محاسبه کند و تعیین کند که آیا این دو نمونه به یک دسته تعلق دارند یا خیر.
2. شبکه‌های حافظه‌ای (Memory-Augmented Networks): این شبکه‌ها از یک حافظه خارجی استفاده می‌کنند که می‌تواند اطلاعات جدید را سریعاً ذخیره و بازیابی کند. این حافظه به شبکه اجازه می‌دهد تا دانش جدید را با سرعت بالا جذب کند و در موقعیت‌های آینده از آن استفاده کند.
3. یادگیری مبتنی بر متریک (Metric-Based Learning): در این روش، مدل‌ها یاد می‌گیرند که فضاهای تعبیه (embedding spaces) را ایجاد کنند که در آن نمونه‌های از یک دسته به یکدیگر نزدیک و نمونه‌های از دسته‌های مختلف از هم دور باشند. سپس برای طبقه‌بندی نمونه‌های جدید، از نزدیک‌ترین همسایه‌ها (k-nearest neighbors) استفاده می‌شود.

کاربردهای One-Shot Learning

One-Shot Learning در بسیاری از زمینه‌ها کاربرد دارد، از جمله:

– بازشناسی چهره: در سیستم‌های امنیتی و نظارتی که ممکن است فقط یک یا چند تصویر از هر فرد در دسترس باشد، در دوره‌ی بازشناسی چهره مفصلا توضیح داده شده است.
– تشخیص اشیا: در سیستم‌های بینایی ماشین که نیاز به تشخیص اشیا با داده‌های محدود دارند.
– تشخیص پزشکی: برای شناسایی بیماری‌های نادر که داده‌های کمی برای آن‌ها وجود دارد.

– در تسکهای پردازش طبان طبیعی: به لطف LLM ها میتوان one-hot learning انجام داد.

جمع‌بندی

One-Shot Learning با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته‌ای مانند شبکه‌های عصبی سیامیس، شبکه‌های حافظه‌ای و یادگیری مبتنی بر متریک، مدل‌هایی را ایجاد می‌کند که می‌توانند تنها با یک یا چند نمونه، یادگیری موثری داشته باشند. این روش‌ها با کاهش نیاز به داده‌های حجیم و پرهزینه، امکان پیاده‌سازی کاربردهای مختلفی را در دنیای واقعی فراهم می‌کنند و گامی بزرگ به سوی هوش مصنوعی پیشرفته‌تر و کارآمدتر به شمار می‌روند.