Few-Shot Learning
การเรียนรู้ด้วยข้อมูลน้อย
สร้างโมเดล AI ที่เรียนรู้ได้เร็วด้วยตัวอย่างเพียงไม่กี่ตัว
ไม่มีตัวอย่าง
หนึ่งตัวอย่าง
น้อยตัวอย่าง
เรียนรู้การเรียนรู้
แนวทางหลักของ Few-Shot Learning
Meta-Learning Approaches
MAML (Model-Agnostic Meta-Learning)
- • เรียนรู้ initialization ที่ดี
- • ปรับตัวได้เร็วกับงานใหม่
- • ใช้ได้กับโมเดลใดก็ได้
Reptile Algorithm
- • ง่ายกว่า MAML ในการติดตั้ง
- • ใช้ first-order gradient เท่านั้น
- • ประสิทธิภาพใกล้เคียง MAML
Meta-SGD
- • เรียนรู้ learning rate สำหรับแต่ละ parameter
- • ปรับ optimization strategy
- • ยืดหยุ่นมากกว่า MAML
Metric Learning Approaches
Prototypical Networks
- • สร้าง prototype สำหรับแต่ละ class
- • จำแนกตาม distance ใน embedding space
- • ง่ายและมีประสิทธิภาพ
Siamese Networks
- • เปรียบเทียบความคล้ายคลึง
- • ใช้ shared weights ระหว่าง network
- • เหมาะกับ verification tasks
Matching Networks
- • ใช้ attention mechanism
- • เปรียบเทียบกับ support set
- • ไม่ต้อง parameter update
Transfer Learning และ Pre-trained Models
Foundation Models
Large Language Models
GPT, BERT, T5 สำหรับ NLP
Vision Models
ResNet, Vision Transformer
Multi-modal Models
CLIP, DALL-E
Fine-tuning
Full Fine-tuning
ปรับทุก parameter
LoRA
Low-Rank Adaptation
Prompt Tuning
ปรับ prompt เท่านั้น
Domain Adaptation
Supervised
มี label ใน target domain
Unsupervised
ไม่มี label ใน target domain
Domain Adversarial
ใช้ adversarial training
การประยุกต์ใช้งาน
Computer Vision
การจำแนกภาพ
จำแนกประเภทใหม่ด้วยตัวอย่างไม่กี่รูป
การตรวจจับวัตถุ
ตรวจจับวัตถุใหม่ด้วยข้อมูลการฝึกน้อย
Medical Imaging
วินิจฉัยโรคจากภาพทางการแพทย์
Natural Language Processing
Text Classification
จำแนกประเภทข้อความด้วยตัวอย่างน้อย
Named Entity Recognition
ระบุเอนทิตี้ใหม่ในข้อความ
Machine Translation
แปลภาษาใหม่ด้วยข้อมูลจำกัด
🤖 Robotics
- • การเรียนรู้ task ใหม่เร็ว
- • การปรับตัวกับ environment ใหม่
- • การเลียนแบบจากการสาธิต
🛒 E-commerce
- • การแนะนำสินค้าใหม่
- • การจำแนกสินค้า
- • การวิเคราะห์ review
🏦 Finance
- • การตรวจจับฉ้อโกงใหม่
- • การประเมินความเสี่ยง
- • การพยากรณ์ตลาด
การนำไปใช้งาน
เครื่องมือและไลบรารี
Meta-Learning
- • learn2learn: ไลบรารี PyTorch สำหรับ meta-learning
- • Torchmeta: Dataset และ utilities สำหรับ few-shot
- • Higher: Higher-order optimization
Transfer Learning
- • Hugging Face: Pre-trained models และ fine-tuning
- • TensorFlow Hub: โมเดลที่พร้อมใช้
- • Timm: Vision models สำหรับ PyTorch
ขั้นตอนการพัฒนา
เลือกแนวทาง
Meta-learning หรือ Transfer learning
เตรียมข้อมูล
แบ่ง support และ query sets
ฝึกสอนโมเดล
ใช้ episodic training
ประเมินผล
ทดสอบกับ novel classes
พร้อมสร้างระบบ Few-Shot Learning?
ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญด้าน Few-Shot Learning และสร้างโมเดลที่เรียนรู้ได้เร็ว