O que distingue Few-Shot Learning de Transfer Learning tradicional?

Few-Shot Learning e Transfer Learning são abordagens diferentes em aprendizado de máquina. 1. Few-Shot Learning: Refere-se à capacidade de um modelo aprender a partir de um número muito limitado de exemplos (geralmente apenas alguns). O foco é em generalizar a partir de poucos dados, permitindo que o modelo reconheça novas classes com apenas algumas amostras. 2. Transfer Learning: Envolve a transferência de conhecimento de uma tarefa ou domínio para outro. Normalmente, um modelo é treinado em um grande conjunto de dados e, em seguida, ajustado (fine-tuned) para uma tarefa específica com um conjunto de dados menor. O objetivo é aproveitar o conhecimento prévio para melhorar o desempenho em uma nova tarefa. Em resumo, a principal diferença é que o Few-Shot Learning se concentra em aprender com poucos exemplos, enquanto o Transfer Learning utiliza conhecimento prévio de tarefas relacionadas para melhorar o aprendizado em uma nova tarefa.