제로샷 일반화

Zero-shot Generalization은 기계 학습 모델이 미리 본 적 없는 데이터에 대해 정확한 예측을 할 수 있는 능력을 의미합니다. 이 기술의 목적은 모델이 새로운 작업이나 범주로 일반화할 수 있도록 기존 데이터 분포에서 학습하는 것입니다. 새로운 작업에 대한 추가적인 학습 없이도 이 능력은 모델의 적응성을 향상시키고, 특히 데이터가 부족하거나 얻기 어려운 상황에서 라벨링된 데이터의 요구를 줄이는 데 큰 가치가 있습니다.