ゼロショット学習

ゼロショット学習とは、機械学習の一種であり、モデルが学習段階で一度も経験していない未知のクラスやタスクに対して、正解を予測または生成する手法を指します。従来の教師あり学習では、特定の対象を認識させるために大量の正解付きデータを用意して学習させる必要がありましたが、ゼロショット学習ではこのプロセスを省略します。代わりに、属性情報やテキストによる説明などの補助的な情報を活用することで、未知の概念を既存の知識と結びつけ、推論を行います。これにより、データ収集が困難な希少な事例や、動的に変化するタスクに対しても柔軟に対応することが可能になります。