التعلم التدريجي بقليل من الأمثلة

التعلم التدريجي بقليل من العينات (Few-Shot Class-Incremental Learning) هو نهج في التعلم الآلي يهدف إلى تعلم فئات جديدة بشكل تدريجي باستخدام عدد قليل من العينات لتوسيع قدرات النموذج على التصنيف بشكل مستمر. الهدف من هذا الأسلوب هو التكيف بكفاءة مع بيانات الفئات الجديدة دون نسيان المعرفة الموجودة، مما يعزز قدرة النموذج على التعميم وتحديث البيانات في الوقت الحقيقي. قيمة هذا التطبيق تكمن في معالجة التغيرات في توزيع البيانات وظهور فئات جديدة في العالم الحقيقي بشكل فعال، مما يجعله مناسبًا للمهام التي تتطلب التعلم المستمر في بيئات ديناميكية.