Kategoria: szybkiego uczenia

Szybkie uczenie to dziedzina uczenia maszynowego, która koncentruje się na tworzeniu modeli zdolnych do efektywnego przyswajania wiedzy przy użyciu niewielkiej ilości danych treningowych. W przeciwieństwie do tradycyjnych metod, wymagających dużych zbiorów danych i długiego czasu szkolenia, modele szybkiego uczenia potrafią uogólniać na podstawie kilku przykładów, dzięki czemu są szczególnie przydatne w sytuacjach, gdzie dane są trudno dostępne lub kosztowne do pozyskania.

Zastosowania szybkiego uczenia obejmują rozpoznawanie obrazów, uczenie przez wzmacnianie, systemy rekomendacyjne oraz personalizację w czasie rzeczywistym. Wśród popularnych podejść znajdują się m.in. uczenie few-shot, one-shot learning oraz meta-learning, które pozwalają algorytmom na szybsze dostosowanie do nowych zadań. To coraz bardziej rozwijająca się kategoria, istotna zwłaszcza w kontekście ograniczonych zasobów obliczeniowych i rosnących potrzeb adaptacyjnych systemów sztucznej inteligencji.