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Il Few-Shot Learning è un approccio di apprendimento automatico che consente ai modelli di effettuare previsioni accurate utilizzando solo un piccolo numero di esempi etichettati. A differenza dei metodi supervisionati tradizionali, si concentra sulla generalizzazione a partire da dati limitati, sfruttando tecniche come meta-learning, transfer learning e data augmentation.
Una Rete Generativa Avversaria (GAN) è un framework di apprendimento automatico con due reti neurali—un generatore e un discriminatore—che competono per generare dati indistinguibili da quelli reali. Introdotte da Ian Goodfellow nel 2014, le GAN sono ampiamente utilizzate per la generazione di immagini, l’aumento dei dati, il rilevamento di anomalie e altro ancora.
La scarsità di dati si riferisce alla quantità insufficiente di dati per addestrare modelli di machine learning o per un'analisi completa, ostacolando lo sviluppo di sistemi AI accurati. Scopri cause, impatti e tecniche per superare la scarsità di dati in AI e automazione.
