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Begriff «Zero-shot Learning»

Definition:
Zero-shot Learning ist eine Technik im maschinellen Lernen, bei der ein KI-Modell in der Lage ist, Aufgaben zu bewältigen, ohne dass es explizit auf diese Aufgaben trainiert wurde. Das Modell nutzt bestehende Daten und allgemeine Muster, um Verbindungen zu neuen Aufgaben herzustellen und sich auf unbekannte Situationen anzupassen. Zero-shot Learning ermöglicht es der KI, neue Konzepte zu verstehen, ohne dass spezifisches Trainingsmaterial benötigt wird.

Anwendung

Zero-shot Learning wird häufig in der Bildverarbeitung und Sprachverarbeitung (NLP) eingesetzt, um die Vielseitigkeit und Effizienz eines Modells zu erhöhen. Es ermöglicht KI-Systemen, schneller auf neue Anforderungen zu reagieren, da sie nicht für jede Aufgabe separat trainiert werden müssen.

Praktisches Beispiel

Stell dir eine Sprach-KI vor, die verschiedene Kategorien von Texten erkennen soll, darunter Nachrichten, Blogs und wissenschaftliche Artikel. Ohne explizites Training für eine neue Kategorie, zum Beispiel Gedichte, kann das Zero-shot Learning-Modell dennoch erkennen, dass ein Text als „Gedicht“ klassifiziert werden könnte, basierend auf den sprachlichen Merkmalen, die es während des Trainings für andere Kategorien gelernt hat.

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