ফিউ-শট লার্নিং
ফিউ-শট লার্নিং হলো একটি মেশিন লার্নিং প্যারাডাইম যা মডেলগুলিকে অল্প সংখ্যক লেবেলযুক্ত উদাহরণ — সাধারণত এক থেকে পাঁচটি — থেকে নতুন ক্লাস শনাক্ত করতে বা নতুন কাজ সমাধান করতে প্রশিক্ষণ দেয়। এটি একটি বৃহৎ, সম্পর্কিত প্রশিক্ষণ ডিস্ট্রিবিউশন থেকে অর্জিত পূর্ব জ্ঞানকে কাজে লাগিয়ে করা হয়। এটি বিশেষত সেইসব ডোমেইনে প্রাসঙ্গিক যেখানে লেবেলিং ব্যয়বহুল, দুষ্প্রাপ্য বা কাঠামোগতভাবে সীমিত।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+17 more
উৎস
- Vinyals, O., Blundell, C., Lillicrap, T., Wierstra, D., & Kavukcuoglu, K. (2016). Matching Networks for One Shot Learning. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 29. link ↗
- Finn, C., Abbeel, P., & Levine, S. (2017). Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks. Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning (ICML), PMLR 70:1126–1135. link ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Few-shot Learning (Meta-learning with Limited Labeled Examples). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/machine-learning/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.
- মেট্রিক লার্নিংযন্ত্র শিখন↔ compare
- স্ব-পর্যবেক্ষণাধীন শিখনযন্ত্র শিখন↔ compare
- আধা-তত্ত্বাবধানাধীন শিখন (Semi-supervised Learning)যন্ত্র শিখন↔ compare
- ট্রান্সফার লার্নিংযন্ত্র শিখন↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →