சுழிய-முயற்சிக் கற்றல்

சுழிய-முயற்சிக் கற்றல் (ZSL - Zero-shot Learning) என்பது ஆழ்நிலைக் கற்றலில் உள்ள ஒரு வகைப்பாட்டுச் சிக்கலாகும். இதில் ஒரு கணினி மாதிரி, பயிற்சியின் போது (Training) தான் பார்த்திராத புதிய வகைப்பாடுகளை (Classes), சோதனை நேரத்தில் (Test time) எதிர்கொள்ளும் போது அவற்றைச் சரியாக அடையாளம் காண வேண்டும். ஒரு பொருளைப் பற்றி ஒரேயொரு முறை மட்டும் பார்த்துத் தெரிந்துகொள்ளும் 'ஒற்றை-முயற்சிக் கற்றல்' (One-shot Learning) என்ற கருத்தாக்கத்தின் அடுத்த கட்டமாக இப்பெயர் உருவானது.

 செயல்முறை  
சுழிய-முயற்சி முறைகள் பொதுவாக ஏற்கனவே நன்கு அறிந்த வகைப்பாடுகளையும், இதுவரை பார்த்திராத புதிய வகைப்பாடுகளையும் ஒரு 'துணைத் தகவல்' (Auxiliary Information) அல்லது 'பொருள்சார் வெளி' (Semantic Space) வாயிலாக இணைப்பதன் மூலம் செயல்படுகின்றன. இந்தத் துணைத் தகவல், ஒரு பொருளின் தனித்துவமான பண்புகளை (Attributes) விளக்கும் தரவுகளைக் கொண்டிருக்கும்.
எடுத்துக்காட்டாக, விலங்குகளின் படங்களை வகைப்படுத்தும் ஒரு மென்பொருளுக்குக் குதிரைகளை அடையாளம் காணப் பயிற்சி அளிக்கப்பட்டிருப்பதாகக் கொள்வோம். அதற்கு வரியால் (Zebra) பற்றிய படங்கள் பயிற்சியில் வழங்கப்படவில்லை. இருப்பினும், "வரியால்கள் என்பவை வரிகளைக் கொண்ட குதிரை போன்ற விலங்குகள்" என்ற உரை விளக்கத்தைத் (Text Description) துணைத் தகவலாகக் கொடுத்தால், அந்தச் செயற்கை நுண்ணறிவு மாதிரியால் வரியாலை எவ்வித முன் பயிற்சியும் இன்றி (சுழிய-முயற்சியில்) முதன்முறை பார்க்கும் போதே அடையாளம் காண முடியும்.
இந்த நுட்பம் கணினிப் பார்வை, இயற்கை மொழிச் செயலாக்கம் (NLP), இயந்திரப் புலனுணர்வு ஆகிய துறைகளில் விரிவாக ஆய்வு செய்யப்படுகிறது.

 மேற்கோள்கள்  

பகுப்பு:தொழினுட்பம்
பகுப்பு:கணினியியல்