Few-Shot Learning ແມ່ນຫຍັງ?

ການຮຽນຮູ້ການຍິງໜ້ອຍໜຶ່ງໝາຍເຖິງຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງສູດການຄິດໄລ່ ແລະເຕັກນິກທີ່ໃຊ້ເພື່ອພັດທະນາຕົວແບບ AI ໂດຍໃຊ້ຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມໜ້ອຍຫຼາຍ. ຄວາມພະຍາຍາມໃນການຮຽນຮູ້ການຍິງໜ້ອຍໜຶ່ງເພື່ອໃຫ້ຕົວແບບ AI ຮັບຮູ້ ແລະຈັດປະເພດຂໍ້ມູນໃໝ່ ຫຼັງຈາກທີ່ໄດ້ສຳຜັດກັບຕົວຢ່າງການຝຶກອົບຮົມໜ້ອຍໜຶ່ງ. ການຝຶກອົບຮົມການສັກຢາບໍ່ຫຼາຍປານໃດແມ່ນກົງກັນຂ້າມກັບວິທີການແບບດັ້ງເດີມຂອງແບບຈໍາລອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ບ່ອນທີ່ຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍແມ່ນຖືກນໍາໃຊ້. ການຮຽນຮູ້ການສັກຢາຈໍານວນຫນ້ອຍແມ່ນ ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ຕົ້ນ​ຕໍ​ໃນ​ວິ​ໄສ​ທັດ​ຄອມ​ພິວ​ເຕີ​.

ເພື່ອພັດທະນາ intuition ທີ່ດີກວ່າສໍາລັບການຮຽນຮູ້ການສັກຢາຈໍານວນຫນ້ອຍ, ໃຫ້ກວດເບິ່ງແນວຄວາມຄິດໃນລາຍລະອຽດເພີ່ມເຕີມ. ພວກເຮົາຈະກວດເບິ່ງແຮງຈູງໃຈ ແລະແນວຄວາມຄິດທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງການຮຽນຮູ້ຍິງບໍ່ຫຼາຍປານໃດ, ສຳຫຼວດບາງປະເພດຕ່າງໆຂອງການຮຽນຮູ້ການຍິງໜ້ອຍໜຶ່ງ, ແລະ ກວມເອົາບາງຕົວແບບທີ່ໃຊ້ໃນການຮຽນການຍິງໜ້ອຍໜຶ່ງໃນລະດັບສູງ. ສຸດທ້າຍ, ພວກເຮົາຈະກວດເບິ່ງບາງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກສໍາລັບການຮຽນຮູ້ການສັກຢາບໍ່ຫຼາຍປານໃດ.

ການຮຽນຮູ້ Few-Shot ແມ່ນຫຍັງ?

“ການຮຽນຮູ້ແບບຍິງໜ້ອຍໜຶ່ງ” ອະທິບາຍເຖິງການປະຕິບັດຂອງການຝຶກອົບຮົມຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ດ້ວຍປະລິມານຂໍ້ມູນໜ້ອຍທີ່ສຸດ. ໂດຍປົກກະຕິ, ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກແມ່ນໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມໃນປະລິມານຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຂໍ້ມູນ, ຂະຫນາດໃຫຍ່ທີ່ດີກວ່າ. ແນວໃດກໍ່ຕາມ, ການຮຽນຮູ້ບໍ່ຫຼາຍປານໃດແມ່ນເປັນແນວຄວາມຄິດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບເຫດຜົນທີ່ແຕກຕ່າງກັນບໍ່ຫຼາຍປານໃດ.

ເຫດຜົນຫນຶ່ງສໍາລັບການນໍາໃຊ້ການຮຽນຮູ້ແບບບໍ່ຫຼາຍປານໃດແມ່ນວ່າມັນສາມາດຕັດຈໍານວນຂໍ້ມູນທີ່ຈໍາເປັນໃນການຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ເຊິ່ງຕັດເວລາທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອຕິດປ້າຍຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ລົງ. ເຊັ່ນດຽວກັນ, ການຮຽນຮູ້ການສັກຢາບໍ່ຫຼາຍປານໃດຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຕ້ອງການທີ່ຈະເພີ່ມລັກສະນະສະເພາະສໍາລັບວຽກງານຕ່າງໆໃນເວລາທີ່ນໍາໃຊ້ຊຸດຂໍ້ມູນທົ່ວໄປເພື່ອສ້າງຕົວຢ່າງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ການຮຽນຮູ້ການຍິງບໍ່ຫຼາຍປານໃດສາມາດເຮັດໃຫ້ຕົວແບບທີ່ເຂັ້ມແຂງແລະສາມາດຮັບຮູ້ວັດຖຸໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນຫນ້ອຍ, ການສ້າງແບບຈໍາລອງທົ່ວໄປຫຼາຍຂຶ້ນເຊິ່ງກົງກັນຂ້າມກັບແບບຈໍາລອງທີ່ມີຄວາມຊ່ຽວຊານສູງທີ່ເປັນມາດຕະຖານ.

ການຮຽນຮູ້ການຍິງບໍ່ຫຼາຍປານໃດແມ່ນຖືກນໍາໃຊ້ຫຼາຍທີ່ສຸດໃນຂົງເຂດວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ, ຍ້ອນວ່າລັກສະນະຂອງບັນຫາການເບິ່ງເຫັນຄອມພິວເຕີຈໍາເປັນຕ້ອງມີຂໍ້ມູນຈໍານວນຫລາຍຫຼືຮູບແບບທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນ.

ໝວດ ຍ່ອຍ

ຄໍາວ່າ "ການສັກຢາຈໍານວນຫນ້ອຍ" ຕົວຈິງແລ້ວແມ່ນພຽງແຕ່ການຮຽນຮູ້ປະເພດຫນຶ່ງໂດຍໃຊ້ຕົວຢ່າງການຝຶກອົບຮົມຈໍານວນຫນ້ອຍຫຼາຍ. ເນື່ອງຈາກວ່າທ່ານກໍາລັງໃຊ້ພຽງແຕ່ "ສອງສາມ" ຕົວຢ່າງການຝຶກອົບຮົມ, ມີປະເພດຍ່ອຍຂອງການຮຽນຮູ້ການສັກຢາຈໍານວນຫນ້ອຍທີ່ຍັງກ່ຽວຂ້ອງກັບການຝຶກອົບຮົມທີ່ມີຈໍານວນຂໍ້ມູນຫນ້ອຍ. ການຮຽນຮູ້ "ຍິງດຽວ" ແມ່ນການຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງອີກປະເພດຫນຶ່ງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການສອນແບບຈໍາລອງເພື່ອຮັບຮູ້ວັດຖຸຫຼັງຈາກເຫັນພຽງແຕ່ຫນຶ່ງຮູບຂອງວັດຖຸນັ້ນ. ຍຸດທະວິທີທົ່ວໄປທີ່ໃຊ້ໃນທົ່ວການຮຽນຮູ້ຍິງດຽວ ແລະ ການຮຽນຮູ້ການຍິງໜ້ອຍໜຶ່ງແມ່ນຄືກັນ. ຈົ່ງຈື່ໄວ້ວ່າຄໍາວ່າ "ການຍິງບໍ່ຫຼາຍປານໃດ" ການຮຽນຮູ້ອາດຈະຖືກໃຊ້ເປັນຄໍາອຸປະຖໍາເພື່ອອະທິບາຍສະຖານະການໃດກໍ່ຕາມທີ່ຕົວແບບໄດ້ຖືກຝຶກອົບຮົມດ້ວຍຂໍ້ມູນຫນ້ອຍຫຼາຍ.

ວິທີການຮຽນຮູ້ການຍິງບໍ່ຫຼາຍປານໃດ

ວິທີການຮຽນຮູ້ແບບຍິງບໍ່ຫຼາຍປານໃດສາມາດເຂົ້າກັບຫນຶ່ງໃນສາມປະເພດ: ວິທີການລະດັບຂໍ້ມູນ, ວິທີການລະດັບພາລາມິເຕີ, ແລະວິທີການທີ່ອີງໃສ່ຕົວວັດແທກ.

ວິທີການລະດັບຂໍ້ມູນ

ວິທີການລະດັບຂໍ້ມູນເພື່ອການຮຽນຮູ້ການສັກຢາບໍ່ຫຼາຍປານໃດແມ່ນງ່າຍດາຍຫຼາຍໃນແນວຄວາມຄິດ. ເພື່ອຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງໃນເວລາທີ່ທ່ານບໍ່ມີຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມພຽງພໍ, ທ່ານພຽງແຕ່ສາມາດໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມເພີ່ມເຕີມ. ມີເຕັກນິກຕ່າງໆທີ່ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນສາມາດນໍາໃຊ້ເພື່ອເພີ່ມຈໍານວນຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມທີ່ພວກເຂົາມີ.

ຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມທີ່ຄ້າຍຄືກັນສາມາດສໍາຮອງຂໍ້ມູນເປົ້າຫມາຍທີ່ແນ່ນອນທີ່ທ່ານກໍາລັງຝຶກອົບຮົມຜູ້ຈັດປະເພດ. ຕົວຢ່າງ, ຖ້າທ່ານກໍາລັງຝຶກອົບຮົມຜູ້ຈັດປະເພດເພື່ອຮັບຮູ້ປະເພດຫມາສະເພາະແຕ່ຂາດຮູບພາບຫຼາຍຊະນິດຂອງຊະນິດທີ່ເຈົ້າພະຍາຍາມຈັດປະເພດ, ທ່ານສາມາດລວມເອົາຮູບພາບຂອງຫມາຈໍານວນຫຼາຍທີ່ຈະຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ຈັດປະເພດກໍານົດລັກສະນະທົ່ວໄປທີ່ປະກອບເປັນຫມາ. .

ການເພີ່ມຂໍ້ມູນສາມາດສ້າງຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມເພີ່ມເຕີມສໍາລັບຕົວຈັດປະເພດ. ໂດຍປົກກະຕິ, ນີ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບການນໍາໃຊ້ການຫັນປ່ຽນກັບຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມທີ່ມີຢູ່ແລ້ວ, ເຊັ່ນ: ການຫມຸນຮູບພາບທີ່ມີຢູ່ແລ້ວເພື່ອໃຫ້ຜູ້ຈັດປະເພດກວດສອບຮູບພາບຈາກມຸມທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. GAN ຍັງສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສ້າງຕົວຢ່າງການຝຶກອົບຮົມໃຫມ່ໂດຍອີງໃສ່ສິ່ງທີ່ພວກເຂົາຮຽນຮູ້ຈາກຕົວຢ່າງທີ່ແທ້ຈິງຈໍານວນຫນ້ອຍຂອງຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມທີ່ທ່ານມີ.

ວິທີການລະດັບພາລາມິເຕີ

Meta-learning

ວິທີການລະດັບຕົວກໍານົດການຫນຶ່ງໃນການຮຽນຮູ້ການສັກຢາຈໍານວນຫນ້ອຍກ່ຽວຂ້ອງກັບການນໍາໃຊ້ເຕັກນິກທີ່ເອີ້ນວ່າ "ການຮຽນຮູ້ແບບ meta”. Meta-learning ກ່ຽວຂ້ອງກັບ ການສອນແບບຈໍາລອງວິທີການຮຽນຮູ້ ຄຸນສົມບັດໃດສຳຄັນໃນໜ້າວຽກການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ນີ້ສາມາດເຮັດໄດ້ໂດຍການສ້າງວິທີການເພື່ອກໍານົດວິທີການພື້ນທີ່ພາລາມິເຕີຂອງຕົວແບບໄດ້ຖືກຂຸດຄົ້ນ.

Meta-learning ນຳໃຊ້ສອງຕົວແບບທີ່ແຕກຕ່າງກັນຄື: ຕົວແບບຄູ ແລະ ຮູບແບບນັກຮຽນ. ຮູບແບບ "ຄູ" ແລະ "ນັກຮຽນ". ຕົວແບບຄູຮຽນຮູ້ວິທີການຫຸ້ມຫໍ່ຕົວກໍານົດການ, ໃນຂະນະທີ່ algorithm ນັກຮຽນຮຽນຮູ້ວິທີການຮັບຮູ້ແລະຈັດປະເພດລາຍການຕົວຈິງໃນຊຸດຂໍ້ມູນ. ເພື່ອບອກວິທີອື່ນ, ຕົວແບບຂອງຄູຮຽນຮູ້ວິທີການເພີ່ມປະສິດທິພາບຕົວແບບ, ໃນຂະນະທີ່ຕົວແບບນັກຮຽນຮຽນຮູ້ວິທີການຈັດປະເພດ. ຜົນໄດ້ຮັບຂອງຕົວແບບຂອງຄູແມ່ນໃຊ້ໃນການຝຶກອົບຮົມຕົວແບບນັກຮຽນ, ສະແດງໃຫ້ເຫັນຕົວແບບນັກຮຽນວິທີການເຈລະຈາພື້ນທີ່ພາລາມິເຕີຂະຫນາດໃຫຍ່ທີ່ເປັນຜົນມາຈາກຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມຫນ້ອຍເກີນໄປ. ດັ່ງນັ້ນ "meta" ໃນການຮຽນຮູ້ meta.

ຫນຶ່ງໃນບັນຫາຕົ້ນຕໍທີ່ມີຮູບແບບການຮຽນຮູ້ບໍ່ຫຼາຍປານໃດແມ່ນວ່າພວກເຂົາສາມາດ overfit ໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ, ຍ້ອນວ່າພວກເຂົາມັກຈະມີພື້ນທີ່ສູງ. ການຈໍາກັດພື້ນທີ່ພາລາມິເຕີຂອງຕົວແບບແກ້ໄຂບັນຫານີ້, ແລະໃນຂະນະທີ່ມັນສາມາດເຮັດໄດ້ໂດຍການໃຊ້ເຕັກນິກການປັບຕົວແບບປົກກະຕິແລະເລືອກຫນ້າທີ່ສູນເສຍທີ່ເຫມາະສົມ, ການໃຊ້ສູດການຄິດໄລ່ຂອງຄູສາມາດປັບປຸງການປະຕິບັດຂອງຕົວແບບການສັກຢາບໍ່ຫຼາຍປານໃດ.

ຮູບແບບການຈັດປະເພດການຮຽນຮູ້ແບບຍິງສອງສາມຄັ້ງ (ຕົວແບບນັກຮຽນ) ຈະພະຍາຍາມເຮັດໂດຍທົ່ວໄປໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມຈໍານວນນ້ອຍໆທີ່ມັນສະໜອງໃຫ້, ແລະຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງມັນສາມາດປັບປຸງໄດ້ດ້ວຍຕົວແບບຄູເພື່ອນໍາມັນຜ່ານຊ່ອງພາລາມິເຕີມິຕິລະດັບສູງ. ສະຖາປັດຕະຍະກໍາທົ່ວໄປນີ້ແມ່ນເອີ້ນວ່າ "gradient-based" meta-learner.

ຂະບວນການອັນເຕັມທີ່ຂອງການຝຶກອົບຮົມຜູ້ຮຽນ meta ທີ່ອີງໃສ່ gradient ແມ່ນດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້:

1. ສ້າງແບບຈໍາລອງພື້ນຖານການຮຽນຮູ້ (ຄູ).
2. ຝຶກ​ອົບ​ຮົມ​ຕົວ​ແບບ​ຜູ້​ຮຽນ​ພື້ນ​ຖານ​ກ່ຽວ​ກັບ​ຊຸດ​ສະ​ຫນັບ​ສະ​ຫນູນ​
3. ມີການຄາດຄະເນຜົນຕອບແທນຂອງຜູ້ຮຽນຮູ້ພື້ນຖານສໍາລັບຊຸດຄໍາຖາມ
4. ຝຶກອົບຮົມ meta-learner (ນັກຮຽນ) ກ່ຽວກັບການສູນເສຍທີ່ມາຈາກຄວາມຜິດພາດການຈັດປະເພດ

ການປ່ຽນແປງໃນ Meta-learning

Model-Agnostic Meta-learning ແມ່ນວິທີການທີ່ໃຊ້ເພື່ອເພີ່ມເຕັກນິກການຮຽນຮູ້ແບບ gradient-based meta-learning ທີ່ພວກເຮົາໄດ້ກ່າວມາຂ້າງເທິງ.

ດັ່ງທີ່ພວກເຮົາໄດ້ກວມເອົາຂ້າງເທິງ gradient-based meta-learner ໃຊ້ປະສົບການທີ່ຜ່ານມາທີ່ໄດ້ຮັບໂດຍຕົວແບບຂອງຄູ ເພື່ອປັບຕົວມັນເອງ ແລະ ສົ່ງການຄາດຄະເນທີ່ຖືກຕ້ອງກວ່າ ສໍາລັບຈໍານວນຂະຫນາດນ້ອຍຂອງຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ການເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍຕົວກໍານົດການເບື້ອງຕົ້ນແບບສຸ່ມຫມາຍຄວາມວ່າຕົວແບບຍັງສາມາດ overfit ຂໍ້ມູນໄດ້. ເພື່ອຫຼີກເວັ້ນການນີ້, ຜູ້ຮຽນ meta "Model-agnostic" ຖືກສ້າງຂຶ້ນໂດຍການຈໍາກັດອິດທິພົນຂອງຕົວແບບຂອງຄູ / ຮູບແບບພື້ນຖານ. ແທນທີ່ຈະຝຶກອົບຮົມຕົວແບບນັກຮຽນໂດຍກົງກ່ຽວກັບການສູນເສຍສໍາລັບການຄາດຄະເນທີ່ເຮັດໂດຍຕົວແບບຂອງຄູ, ຮູບແບບນັກຮຽນແມ່ນການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບການສູນເສຍສໍາລັບການຄາດຄະເນຂອງຕົນເອງ.

ສໍາລັບທຸກໆຕອນຂອງການຝຶກອົບຮົມຜູ້ຮຽນແບບ meta-agnostic:

1. ສໍາເນົາຂອງຕົວແບບ meta-learner ໃນປັດຈຸບັນແມ່ນຖືກສ້າງຂຶ້ນ.
2. ສໍາ​ເນົາ​ແມ່ນ​ໄດ້​ຮັບ​ການ​ຝຶກ​ອົບ​ຮົມ​ໂດຍ​ການ​ຊ່ວຍ​ເຫຼືອ​ຂອງ​ຕົວ​ແບບ​ພື້ນ​ຖານ / ຕົວ​ແບບ​ຄູ​ອາ​ຈານ​.
3. ສໍາເນົາສົ່ງຄືນການຄາດຄະເນສໍາລັບຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ.
4. ການສູນເສຍຄອມພິວເຕີ້ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອປັບປຸງຜູ້ຮຽນ meta.

Metric-Learning

Metric-learning ວິທີການເພື່ອການອອກແບບຮູບແບບການຮຽນຮູ້ການສັກຢາບໍ່ຫຼາຍປານໃດ ປົກກະຕິແລ້ວມີສ່ວນຮ່ວມ ໄດ້ ການນໍາໃຊ້ການວັດແທກໄລຍະທາງພື້ນຖານ ເພື່ອເຮັດໃຫ້ການປຽບທຽບລະຫວ່າງຕົວຢ່າງໃນຊຸດຂໍ້ມູນ. Metric-learning algorithms ເຊັ່ນ: ໄລຍະຫ່າງຂອງ cosine ແມ່ນໃຊ້ເພື່ອຈັດປະເພດຕົວຢ່າງແບບສອບຖາມໂດຍອີງໃສ່ຄວາມຄ້າຍຄືກັນຂອງພວກມັນກັບຕົວຢ່າງທີ່ສະຫນັບສະຫນູນ. ສໍາລັບການຈັດປະເພດຮູບພາບ, ນີ້ຫມາຍຄວາມວ່າພຽງແຕ່ການຈັດປະເພດຮູບພາບໂດຍອີງໃສ່ຄວາມຄ້າຍຄືກັນຂອງລັກສະນະ superficial. ຫຼັງຈາກຊຸດຮູບພາບທີ່ສະຫນັບສະຫນູນຖືກເລືອກແລະປ່ຽນເປັນ vector ຝັງ, ດຽວກັນແມ່ນເຮັດກັບຊຸດສອບຖາມແລະຫຼັງຈາກນັ້ນຄ່າຂອງ vectors ສອງໄດ້ຖືກປຽບທຽບ, ໂດຍ classifier ເລືອກຊັ້ນທີ່ມີມູນຄ່າໃກ້ຄຽງກັບຊຸດແບບສອບຖາມ vectorized. .

ການແກ້ໄຂໂດຍອີງໃສ່ metric ກ້າວຫນ້າທາງດ້ານຫຼາຍແມ່ນ "ເຄືອຂ່າຍ prototypical”. ເຄືອຂ່າຍ Prototypical ລວບລວມຈຸດຂໍ້ມູນເຂົ້າກັນໂດຍລວມຕົວແບບກຸ່ມທີ່ມີການຈັດປະເພດໂດຍອີງໃສ່ metric ທີ່ອະທິບາຍຂ້າງເທິງ. ເຊັ່ນດຽວກັບ K-means clustering, centroids ສໍາລັບ clusters ໄດ້ຖືກຄິດໄລ່ສໍາລັບຫ້ອງຮຽນໃນຊຸດສະຫນັບສະຫນູນແລະຄໍາຖາມ. A metric ໄລ​ຍະ​ຫ່າງ euclidean ຖືກ​ນໍາ​ໃຊ້​ເພື່ອ​ກໍາ​ນົດ​ຄວາມ​ແຕກ​ຕ່າງ​ລະ​ຫວ່າງ​ຊຸດ​ການ​ສອບ​ຖາມ​ແລະ centroids ຂອງ​ຊຸດ​ສະ​ຫນັບ​ສະ​ຫນູນ​, ການ​ມອບ​ຫມາຍ​ການ​ສອບ​ຖາມ​ທີ່​ຕັ້ງ​ຊຸດ​ສະ​ຫນັບ​ສະ​ຫນູນ​ໃດ​ຫນຶ່ງ​ທີ່​ໃກ້​ຊິດ​.

ວິທີການຮຽນຮູ້ອື່ນໆທີ່ຍິງບໍ່ຫຼາຍປານໃດແມ່ນພຽງແຕ່ການປ່ຽນແປງຂອງເຕັກນິກຫຼັກທີ່ໄດ້ກວມເອົາຂ້າງເທິງ.

ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກສໍາລັບການຮຽນຮູ້ການສັກຢາຈໍານວນຫນ້ອຍ

ການຮຽນຮູ້ບໍ່ຫຼາຍປານໃດມີຄໍາຮ້ອງສະຫມັກໃນຫຼາຍສາຂາຍ່ອຍທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ເຊັ່ນ: ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ, ການປະມວນຜົນພາສາທໍາມະຊາດ, ຫຸ່ນຍົນ, ການດູແລສຸຂະພາບ, ແລະການປະມວນຜົນສັນຍານ.

ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກສໍາລັບການຮຽນຮູ້ການສັກຢາຈໍານວນຫນ້ອຍໃນພື້ນທີ່ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີປະກອບມີການຮັບຮູ້ລັກສະນະປະສິດທິພາບ, ການຈັດປະເພດຮູບພາບ, ການຮັບຮູ້ວັດຖຸ, ການຕິດຕາມວັດຖຸ, ການຄາດຄະເນການເຄື່ອນໄຫວ, ແລະການທ້ອງຖິ່ນການປະຕິບັດ. ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດສໍາລັບການຮຽນຮູ້ບໍ່ຫຼາຍປານໃດປະກອບມີການແປພາສາ, ການສໍາເລັດປະໂຫຍກ, ການຈັດປະເພດຄວາມຕັ້ງໃຈຂອງຜູ້ໃຊ້, ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກ, ແລະການຈັດປະເພດຂໍ້ຄວາມຫຼາຍປ້າຍ. ການຮຽນຮູ້ການຍິງບໍ່ຫຼາຍປານໃດສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ໃນພາກສະຫນາມຫຸ່ນຍົນເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ຫຸ່ນຍົນຮຽນຮູ້ກ່ຽວກັບວຽກງານຈາກການສາທິດພຽງແຕ່ຈໍານວນຫນ້ອຍ, ໃຫ້ຫຸ່ນຍົນຮຽນຮູ້ວິທີການດໍາເນີນການ, ການເຄື່ອນໄຫວ, ແລະນໍາທາງໂລກອ້ອມຮອບເຂົາເຈົ້າ. ການຄົ້ນພົບຢາບໍ່ຫຼາຍປານໃດແມ່ນພື້ນທີ່ທີ່ພົ້ນເດັ່ນຂື້ນຂອງການດູແລສຸຂະພາບຂອງ AI. ສຸດທ້າຍ, ການຮຽນຮູ້ການສັກຢາບໍ່ຫຼາຍປານໃດມີຄໍາຮ້ອງສະຫມັກສໍາລັບການປະມວນຜົນສັນຍານສຽງ, ເຊິ່ງເປັນຂະບວນການຂອງການວິເຄາະຂໍ້ມູນສຽງ, ໃຫ້ລະບົບ AI clone ສຽງໂດຍອີງໃສ່ຕົວຢ່າງຜູ້ໃຊ້ຈໍານວນຫນ້ອຍຫຼືການປ່ຽນສຽງຈາກຜູ້ໃຊ້ຫນຶ່ງໄປຫາຄົນອື່ນ.