مفهوم Few-Shot Learning: یادگیری با داده‌های محدود

Few-Shot Learning که تعمیم با تعداد کمی نمونه (Few-Shot Generalization) هم نامیده می‎شود، یکی از رویکردهای نوین در یادگیری عمیق و هوش مصنوعی است که به مدل‌ها امکان می‌دهد تا با تعداد بسیار کمی از نمونه‌ها، عملکرد قابل قبولی را در وظایف مختلف به دست آورند. این مفهوم بین One-Shot Learning (یادگیری با یک نمونه) و یادگیری سنتی (نیاز به تعداد زیادی نمونه) قرار دارد.

چرا Few-Shot Learning اهمیت دارد؟

در بسیاری از کاربردهای دنیای واقعی، جمع‌آوری و برچسب‌گذاری حجم عظیمی از داده‌ها دشوار و پرهزینه است. برای مثال، در تشخیص پزشکی، ممکن است فقط تعداد کمی تصاویر از یک بیماری نادر در دسترس باشد. Few-Shot Learning با هدف کاهش نیاز به داده‌های حجیم، به مدل‌ها این امکان را می‌دهد تا با داده‌های محدود یادگیری موثری داشته باشند.

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

چگونه Few-Shot Learning کار می‌کند؟

Few-Shot Learning از چندین تکنیک و روش مختلف برای دستیابی به یادگیری با داده‌های محدود استفاده می‌کند. برخی از این روش‌ها عبارتند از:

1. Meta-Learning (یادگیری فراداده): در این روش، مدل‌ها یاد می‌گیرند که چگونه یاد بگیرند. این به معنی یادگیری یک استراتژی عمومی برای حل مسائل جدید با استفاده از تجربیات گذشته است. یکی از روش‌های معروف در این زمینه MAML (Model-Agnostic Meta-Learning) است که مدل‌ها را قادر می‌سازد تا با استفاده از چند گام بهینه‌سازی، به سرعت به مسائل جدید عادت کنند.

2. Prototypical Networks (شبکه‌های پروتوتیپیکال): این شبکه‌ها فضای تعبیه‌ای (embedding space) ایجاد می‌کنند که در آن هر دسته با یک پروتوتیپ یا نمونه مرکزی نمایانده می‌شود. نمونه‌های جدید بر اساس نزدیکی به این پروتوتیپ‌ها طبقه‌بندی می‌شوند.

3. Relation Networks (شبکه‌های رابطه‌ای): این شبکه‌ها روابط بین نمونه‌ها را مدل‌سازی می‌کنند و یاد می‌گیرند که چگونه فاصله یا شباهت بین نمونه‌های ورودی را محاسبه کنند. این روش‌ها معمولاً از یک شبکه عصبی برای محاسبه یک امتیاز شباهت بین نمونه‌ها استفاده می‌کنند.

 کاربردهای Few-Shot Learning

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

– تشخیص تصاویر: در سیستم‌های بینایی ماشین که نیاز به تشخیص اشیا یا افراد با تعداد محدودی تصویر دارند.
– تشخیص گفتار و زبان طبیعی: در سیستم‌های پردازش زبان طبیعی که نیاز به درک و تولید زبان با داده‌های محدود دارند. (به لطف LLM ها میتوان few-shot learning انجام داد.)
– تشخیص پزشکی: برای شناسایی بیماری‌های نادر یا شرایطی که داده‌های کمی برای آن‌ها وجود دارد.
– رباتیک: در سیستم‌های رباتیک که نیاز به یادگیری وظایف جدید با تعداد کمی نمونه دارند.

جمع‌بندی

Few-Shot Learning با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته‌ای مانند Meta-Learning، Prototypical Networks و Relation Networks، امکان یادگیری با داده‌های محدود را فراهم می‌کند. این روش‌ها با کاهش نیاز به داده‌های حجیم و پرهزینه، مدل‌هایی کارآمدتر و انعطاف‌پذیرتر ایجاد می‌کنند که می‌توانند در کاربردهای مختلفی مورد استفاده قرار گیرند. Few-Shot Learning به عنوان یک گام مهم به سوی توسعه هوش مصنوعی پیشرفته‌تر و مؤثرتر شناخته می‌شود.