📌 یادگیری بدون نمونه (Zero-Shot Learning) در هوش مصنوعی
@rss_ai_ir

🤖 در یادگیری بدون نمونه، یک مدل هوش مصنوعی قادر است وظیفه‌ای را انجام دهد که در مرحله آموزش هیچ داده برچسب‌خورده‌ای از آن وظیفه یا کلاس خاص ندیده است. این توانایی با استفاده از بازنمایی‌های تعمیم‌پذیر و نگاشت معنایی بین وظایف یا کلاس‌های شناخته‌شده و ناشناخته ایجاد می‌شود.

🔍 نحوه کار:

♨️مدل ابتدا در مرحله Pretraining یا Training روی داده‌های گسترده و متنوع آموزش می‌بیند.

♨️توصیف کلاس یا وظیفه جدید به صورت بردار معنایی (مثلاً با Word Embedding یا Text Encoder) نمایش داده می‌شود.

♨️مدل این بردار را با بازنمایی داده ورودی مقایسه می‌کند تا پیش‌بینی کند ورودی به کدام کلاس جدید تعلق دارد، حتی بدون دیدن نمونه‌ای از آن کلاس.

💡 کاربردهای تخصصی:

✅تشخیص تصویر برای کلاس‌هایی که در دیتاست آموزشی وجود نداشته‌اند
✅ترجمه زبان بین جفت‌زبان‌هایی که آموزش مستقیم ندیده‌اند
✅بازیابی اطلاعات بر اساس توضیح متنی بدون داده آموزشی خاص
✅سیستم‌های توصیه‌گر برای آیتم‌هایی که قبلاً دیده نشده‌اند

⚙️ مزایا:

❇️حذف نیاز به جمع‌آوری داده برای هر کلاس جدید
❇️مقیاس‌پذیری بالا برای سناریوهای باز (Open-Set)
❇️انعطاف‌پذیری در مواجهه با شرایط ناشناخته

⚠️ چالش‌ها:

❌افت عملکرد نسبت به یادگیری با نمونه (Few-Shot / Many-Shot)
❌وابستگی به کیفیت توصیف کلاس و بازنمایی معنایی
❌احتمال همپوشانی یا ابهام بین کلاس‌های مشابه

#هوش_مصنوعی #یادگیری_ماشین #ZeroShot #یادگیری_بدون_نمونه #پردازش_زبان_طبیعی #بینایی_ماشین

@rss_ai_ir 🚀