Zero-shot Learning

El aprendizaje de cero disparos es cuando un sistema de IA puede realizar una tarea sin haber visto ejemplos directos de ella durante el entrenamiento. En su lugar, utiliza conocimientos generales de tareas relacionadas para averiguar cómo manejar la nueva. Es como darle a alguien un acertijo que nunca ha oído antes, pero lo resuelve usando la lógica y la experiencia de acertijos similares.

Este enfoque es útil cuando los datos de entrenamiento etiquetados son difíciles de encontrar o están en constante cambio. Por ejemplo, un modelo de aprendizaje de cero disparos podría reconocer una nueva especie animal solo leyendo una descripción de ella, incluso si nunca ha visto una foto de esa especie antes. Ayuda a que la IA sea más flexible y adaptable.