ゼロショット汎化

ゼロショット汎化（ゼロショットジェネラライゼーション）とは、機械学習モデルが未見のデータに対して正確な予測を行う能力を指します。この目標は、新たなタスクやカテゴリにモデルを適応させるために、既存のデータ分布から学習し、新たなタスクに対する追加のトレーニングを必要とせずに、その能力を発揮させることです。この機能は、特にデータが不足しているか取得が困難なシナリオにおいて、モデルの適応性を高め、ラベル付きデータの需要を減らすことに大きな価値があります。