Machine learningMachine learning
تعلم العينات القليلة عبر الإنترنت
يجمع تعلم العينات القليلة عبر الإنترنت بين مبدأ التحديث المتدفق للتعلم عبر الإنترنت وهدف الكفاءة في استخدام البيانات لتعلم العينات القليلة، مما يمكّن النموذج من التكيف باستمرار مع المهام أو الفئات الجديدة من عدد قليل فقط من الأمثلة المصنفة مع وصول البيانات بشكل متسلسل — دون الوصول إلى مجموعة البيانات التاريخية الكاملة.
اقرأ الطريقة كاملة
للأعضاء فقط
تسجيل الدخولسجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Finn, C., Rajeswaran, A., Kakade, S., & Levine, S. (2019). Online Meta-Learning. Proceedings of the 36th International Conference on Machine Learning (ICML), PMLR 97, 1920–1930. link ↗
- Javed, K., & White, M. (2019). Meta-Learning Representations for Continual Learning. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 32. link ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Online Few-shot Learning (Streaming Meta-Learning from Scarce Labels). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/online-few-shot-learning
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- تعلم العينات القليلةتعلم الآلة↔ compare
- التعلم عبر الإنترنتتعلم الآلة↔ compare
- التعلم شبه المُشرفتعلم الآلة↔ compare
- التعلم التحويليتعلم الآلة↔ compare