Few-Shot Learning
Few-Shot Learning é uma abordagem de aprendizado de máquina que permite que modelos façam previsões precisas usando apenas um pequeno número de exemplos rotulados. Diferentemente dos métodos supervisionados tradicionais, foca em generalizar a partir de dados limitados, aproveitando técnicas como meta-aprendizagem, transferência de aprendizado e aumento de dados.