제로샷 학습이란 무엇인가

제로샷 학습(0-shot learning)은 모델이 이전에 본 적이 없는 범주에서 인스턴스를 분류하거나 인식할 수 있도록 하는 머신러닝 접근 방식입니다. 이 기술은 훈련 데이터가 부족하거나 얻기 어려운 경우에 특히 유용합니다.

이 방법의 핵심은 범주의 속성이나 특징을 의미론적 정보로 표현하는 것입니다. 이를 통해 모델은 직접적인 예가 없더라도 새로운 범주의 특성을 추론할 수 있습니다. 제로샷 학습은 자연어 처리 및 컴퓨터 비전과 같은 분야에서 막대한 잠재력을 보여주며, 예를 들어 훈련받지 않은 객체의 이미지를 분류할 수 있습니다.

미래에는 AI 기술이 계속 발전함에 따라 제로샷 학습이 자동 데이터 레이블링 및 지능형 추천 시스템과 같은 다양한 응용 프로그램에서 더 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다. 그러나 이 기술은 포괄적이고 정확한 지식의 필요성과 특정 상황에서 발생할 수 있는 추론 오류와 같은 도전 과제에도 직면해 있습니다.