Zéro-Shot Learning

Le zéro-shot learning est une technique d’apprentissage automatique qui permet à un modèle d’apprendre à reconnaître de nouvelles classes d’objets sans disposer d’exemples d’entraînement spécifiques pour ces classes. Cela implique d’exploiter des informations auxiliaires, telles que des descriptions textuelles ou des relations sémantiques, pour généraliser à de nouvelles tâches.

Exemple : Un modèle de zéro-shot learning formé sur des images d’animaux peut être capable de reconnaître et de classifier des espèces d’animaux non vues auparavant, en se basant sur des informations textuelles sur les caractéristiques physiques et les habitats des animaux.

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