少ショット模倣学習

Few-Shot Imitation Learning は、機械学習の手法の一つで、モデルが少量のデモンストレーションサンプルを通じて新しいタスクを迅速に学習できるようにすることを目指しています。このアプローチの主な目的は、学習効率の向上、大量のラベル付きデータへの依存の軽減、そして急速な適応と汎化能力の獲得です。この技術はロボット制御や自然言語処理などの分野で大きな応用価値を持ち、システムの柔軟性と応答性を大幅に向上させることができます。