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Glossary

0-9
6DoF pose estimation4D data5G + AI1-shot learning0-shot learning3D convolution8-bit quantization7D representation2-stage detector9-layer network
A
Artificial Intelligence (AI)AGI / Artificial General IntelligenceAutoencoderAttentionAlgorithm
B
BackpropagationBERTBiasBoostingBatch Normalization
C
Classifier / ClassificationCNN / Convolutional Neural NetworkClusteringCross-ValidationChatbot
D
Data AugmentationDeep LearningDeepfakeDeterministic ModelDiscriminative Model
E
Ensemble LearningEncoderEmbeddingEpochExplainable AI (XAI)
F
Fine-tuningFusion / Multimodal FusionFeature ExtractionForward PropagationFoundation Model
G
GAN / Generative Adversarial NetworkGradient DescentGroundingGenerative AIGraph Neural Network (GNN)
H
Hierarchical ModelHeuristicHallucinationHidden LayerHyperparameter
I
Instance / SampleInstruction tuningIntelligence Amplification / AugmentationInterpretabilityImbalanced Data
J
JuxtapositionJitteringJAXJoint EmbeddingJSONL / JSON-lines
K
K-Shot LearningKernel TrickK-means ClusteringKnowledge DistillationKL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)
L
Learning RateLarge Language Model (LLM)Loss FunctionLatent VariableLSTM / Long Short-Term Memory
M
Machine Learning (ML)Meta-learningModelMulti-head AttentionMultimodal / Multimodality
N
NLP / Natural Language ProcessingNovelty Detection / Anomaly DetectionNLU / Natural Language UnderstandingNormalizationNeural Network
O
Online LearningObjective FunctionOne-hot EncodingOverfittingOptimizer
P
PretrainingPoolingParameterPolicy / Reinforcement Learning PolicyPrompt
Q
Q-learningQueue / BufferQuantizationQuality EstimationQuery
R
Reinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)Representation LearningRegularizationRNN / Recurrent Neural Network
S
Self-Supervised LearningSupervised LearningSequence ModelingSamplingSoftmax
T
Tuning / Hyperparameter TuningTokenizerTraining DataTransfer LearningTransformer
U
Unsupervised LearningUniversal Approximation TheoremUnderfittingUncertainty EstimationU-Net
V
Vector EmbeddingVariational Autoencoder (VAE)Validation SetVision Transformer (ViT)Vanishing / Exploding Gradient
W
Weight DecayWeak SupervisionWhitening / Whitening TransformationWord EmbeddingWorkflow
X
XOR problemXAI / Explainable AIX-axis / feature axisXLMXLNet
Y
Y-axis / feature axisYield (model yield / throughput)YAGNI (You Aren't Gonna Need It)Y-transform / YUVYoga of AI
Z
Zero-shot Learning / Zero-shot inferenceZero-centric / Zero-bias initializationZ-score NormalizationZero-gradient phenomenonZygosity in augmentation

Qué es el 1-shot learning

El 1-shot learning es un enfoque de aprendizaje automático que se centra en cómo aprender a partir de una única muestra de entrenamiento para realizar clasificaciones efectivas. Este método es particularmente útil en situaciones donde los datos son escasos, como en el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural. A diferencia de los modelos de aprendizaje profundo tradicionales que requieren grandes conjuntos de datos para su entrenamiento, el 1-shot learning utiliza el conocimiento previo y el aprendizaje por transferencia para permitir que los modelos aprendan y realicen predicciones precisas con muestras limitadas.


La importancia del 1-shot learning radica en su capacidad para reducir drásticamente los costos de recopilación y anotación de datos, especialmente en campos como la imagen médica y la vigilancia de seguridad, donde obtener grandes cantidades de datos etiquetados puede resultar un desafío y ser costoso. A través de este enfoque de aprendizaje, los modelos pueden adaptarse rápidamente a nuevas tareas, minimizando el tiempo de entrenamiento y el consumo de recursos.


Esta técnica de aprendizaje generalmente implica generar incrustaciones de características y usar métricas de distancia (como la distancia euclidiana o la similitud coseno) para determinar la similitud entre nuevas muestras y muestras conocidas. Las técnicas comunes incluyen redes Siamese, redes de prototipos y aprendizaje de métricas.


Los casos de uso típicos incluyen el reconocimiento facial, la detección de objetos y el reconocimiento de voz. Por ejemplo, en el reconocimiento facial, el sistema solo necesita proporcionar una imagen de un nuevo rostro para identificar a esa persona con precisión. En el futuro, la tendencia del 1-shot learning será hacia una mayor precisión y una aplicación más amplia, especialmente en el procesamiento en tiempo real y el aprendizaje en línea.


Sin embargo, el 1-shot learning también tiene sus limitaciones; los modelos pueden ser muy sensibles a la elección de muestras y, si la calidad de las muestras es baja, el resultado del aprendizaje puede no ser óptimo. Por lo tanto, al aplicar este método, se debe seleccionar cuidadosamente las muestras y considerar la diversidad de los datos.