AI開発の制約をどう克服するか【後編】

「教師あり学習」ではなく「フューショット学習」を選ぶ理由、選ばない理由

少ないデータでAIモデルを訓練する「フューショット学習」が、AI開発の課題を克服する手法として注目を集めている。その利点と課題をおさらいしよう。

　従来のAIモデルでは、大規模なデータセットを用いた教師あり学習が一般的だった。しかし、大量のデータを用意することはコストや時間の面で大きな負担となり、必ずしも現実的ではない。こうした背景から少ないデータでAIモデルを訓練する「フューショット学習」（Few-shot Learning）が注目を集めている。

　フューショット学習にはさまざまな利点がある一方で、制約が生じる場面もある。そのため、データや適用分野の特性を考慮しながら、慎重に活用を進めることが重要だ。本稿は、フューショット学習のメリットとデメリットを解説する。

「フューショット学習」を選ぶ理由、選ばない理由

TechTarget発　エンジニア虎の巻

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