Zero-Shot Learningかー

本当は備忘録の為に細かく記載しておきたいが,詳細に書いて問題になったら嫌なので,ボカしながら書く(結局,後から見返して分からなくなるパターン……).

One-Shot LearningやFew-Shot Learningを調べていて,Zero-Shot Learningもあると知る.考えてみれば,今抱えている課題についても,問題設定をある程度抽象化(特徴ベクトル表現)して,学習データからその抽象化された問題に対して学習させられれば,Zero-Shot Learningも可能なのかなと.現状,すぐに実装できるかどうかはさておき,理論上は可能な気もするし,とりあえずはそれが出来ればインパクトは大きいなと.大きく2つのプランを考えている中で,一方のプランとはまた違った方向性として,こういう事を突き詰めていくのは,面白いし,有意味だなと思っている所.

結局,(ヒトも機械学習モデルも)domain-knowledgeをどの様にして獲得するかという所に行き着くんだよなあ.一番簡単なのは多読(大量のデータを与えて学習)する事だけど,やはり手間が掛かる.できるだけ効率的にやりたいってなると,エッセンシャルな知識の連関構造(ネットワーク)を作りながら学ぶ事が重要になる.それって,まさにknowledge-graphだし,そうやって一般化されたマッピングの結果,domain-knowledgeを獲得する事に繋がっていく.まあ,「だから?」という話だけど.

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