التعلم القليل العام

التعلم القليل العام هو نهج في تعلم الآلة يهدف إلى تحقيق التعرف السريع وتصنيف فئات جديدة من خلال عينات قليلة جداً. لا يقتصر هذا الأسلوب على الفئات المعروفة فحسب، بل يركز أيضاً على قدرة التعميم للفئات غير المعروفة، مما يعزز مرونة ومتانة النموذج. الهدف الرئيسي منه هو بناء أنظمة ذكية قادرة على التعلم بكفاءة في سيناريوهات نقص البيانات، مع تطبيقات واسعة في مجالات مثل التعرف على الصور ومعالجة اللغة الطبيعية وغيرها، مما يجعله ذو قيمة عملية كبيرة.