One-Shot Learning
Categoria
Fundamentos de IA
One-Shot Learning é a capacidade de um modelo aprender a reconhecer novos padrões a partir de um único exemplo. E essêncial em reconhecimento facial, verificação de assinaturas é autenticacao biométrica.
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Fundamentos de IA
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O que é One-Shot Learning?
One-Shot Learning é uma forma de aprendizado onde o modelo é capaz de classificar ou reconhecer novos padrões a partir de apenas um exemplo. E particularmente relevante em aplicações onde obter muitos exemplos rotulados é impráticavel.
Tecnicas Principais
- Siamese Networks: rede que compara pares de entradas é determina similaridade
- Matching Networks: usa mecanismo de aténção para comparar com exemplos de suporte
- Prototypical Networks: aprende representacoes prototipicas de cada classe
Funcionamento
Em vez de memorizar classes, o modelo aprende uma função de similaridade. Dado um novo exemplo é um exemplo de referência, o modelo determina se pertencem a mesma classe baseando-se na distancia no espaço de embeddings.
Aplicacoes
- Reconhecimento facial (uma foto por pessoa)
- Verificacao de assinaturas
- Deteccao de objetos raros
Na Trilion, one-shot learning é considerado quando projetos exigem reconhecimento rápido de novos padrões com dados mínimos.
