few-data learning의 종류

zero-shot learning

모델이 학습과정에서 본 적 없는 새로운 클래스를 인식할 수 있도록 하는 학습 방법

모델이 클래스간 관계, 속성을 이용해 일반화하도록 함

few shot learning

모델이 각 클래스에 대해 단 하나 또는 소수의 예시만 학습하여 새로운 클래스를 인식할 수 있다록 함

meta learning 기법을 통해 새로운 클래스에 대해 빠르게 적응함

transfer learning

학습한 모델을 다른 작업에 적용하는 학습방법

이때 두 작업은 비슷한 특성을 갖고 있어야 함

domain adaption

서로 다른 두 분포를 가진 두 도메인에서 학습된 모델을 서로 적응시키는 방법

semantic embedding

단어, 문장, 문서를 벡터로 표현하는 방법

단어간 의미적 관계를 벡터 공간에 표현

meta learning

모델이 새로운 작업을 빠르게 학습하는 방법

모델이 과거 학습 경험을 통해 새로운 작업에 대한 적응 능력을 향상시킴

reinforcement learning

모델이 시행착오를 통해 최적의 행동을 학습

환경과 상호작용하며 보상을 통해 행동 조절