சில-முயற்சிக் கற்றல்

சில-முயற்சிக் கற்றல் (FSL - Few-shot Learning) என்பது ஆழ்நிலைக் கற்றலில் உள்ள ஒரு வகைப்பாட்டுச் சிக்கலாகும். இதில் ஒரு கணினி மாதிரி, மிகக்குறைந்த எண்ணிக்கையிலான தரவுகளை அல்லது மாதிரிகளை (Samples) மட்டுமே கொண்டு புதிய வகைப்பாடுகளைச் (Classes) சரியாக அடையாளம் காண முயல்கிறது. பொதுவாக ஆழ்நிலைக் கற்றல் மாதிரிகள் ஒரு பொருளைப் புரிந்துகொள்ள ஆயிரக்கணக்கான தரவுகளைக் கோரும் நிலையில், இந்த நுட்பம் மனிதர்களைப் போலவே மிகக்குறைந்த அனுபவத்திலிருந்து கற்கும் நோக்கில் உருவாக்கப்பட்டது.

 செயல்முறை  
வழக்கமான இயந்திரக் கற்றல் முறையில் ஒரு புதிய பொருளை அடையாளம் காணப் பல நூறு அல்லது ஆயிரக்கணக்கான படங்கள் தேவைப்படும். ஆனால் சில-முயற்சிக் கற்றலில், ஒரு புதிய வகைப்பாட்டிற்கு வெறும் 1 முதல் 5 மாதிரிகள் (இது பெரும்பாலும் K-shot என அழைக்கப்படும்) மட்டுமே வழங்கப்படுகின்றன. இது பெரும்பாலும் 'மீக்கற்றல்' (Meta-learning) அல்லது 'கற்கக் கற்றல்' (Learning to learn) என்ற தத்துவத்தின் அடிப்படையில் செயல்படுகிறது. அதாவது, ஒரு புதிய பணியை எப்படி விரைவாகக் கற்றுக்கொள்வது என்பதை முந்தைய அனுபவங்களிலிருந்து மாதிரி அறிந்து கொள்கிறது.

 முக்கியப் பயன்பாடுகள் 
இயற்கை மொழிச் செயலாக்கம் (NLP): ஒரு புதிய மொழியின் மிகச்சில தொடர்களை மட்டும் கொண்டு அதன் இலக்கண அமைப்பைப் புரிந்துகொள்ளுதல் அல்லது உணர்வுப் பகுப்பாய்வு (Sentiment Analysis) செய்தல்.
கணினிப் பார்வை (Computer Vision): அரிதான மருத்துவப் பரிசோதனைப் படங்கள் (Medical Imaging) அல்லது மிகக்குறைவாகக் கிடைக்கும் தொல்பொருட்களின் படங்களை வகைப்படுத்துதல்.
இயந்திரப் புலனுணர்வு (Machine Perception): புதிய ஒலிகளை அல்லது குரல்களை மிகக்குறைந்த மாதிரிகளைக் கொண்டு பிரித்தறிதல்.
சுழிய-முயற்சிக் கற்றலில் (Zero-shot learning) எவ்வித காட்சி மாதிரிகளும் வழங்கப்படாத நிலையில், சில-முயற்சிக் கற்றலில் மிகச் சிறிய அளவிலான தரவுகள் பயிற்சியின் போது பயன்படுத்தப்படுகின்றன என்பது இதன் சிறப்பம்சமாகும்.

 மேற்கோள்கள்  

பகுப்பு:இயந்திரக் கற்றல்
பகுப்பு:கணினியியல்
பகுப்பு:தொழினுட்பம்
பகுப்பு:செயற்கை நுண்ணறிவு