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One-Shot learning 관련 토론
안녕하세요. 비록 정답 제출 마감이 12/07 오전으로 실행 결과를 제출하여 점수로 평가 받아보지 못했지만, 토론을 남겨봅니다:)자기주도 학습 방법을 사용해 참가자들의 적극적인 argumentation기법을 적용하도록 하이퍼 파라미터를 튜닝 하도록 도전 시킨 부분이 인상이 깊고 흥미롭습니다:) 코드를 보니 테스크 제출자님께서 Few-shot learning 기법을 사용한 것으로 보입니다. 한번 One-shot learning / zero-shot 과 같은 기법도 사용하는 것을 시도해보는 것도 좋지 않을까 생각이 듭니다. 물론 해당 기법은 무척 흥미로운 분야이 상황에 따라 제약 사항이 있을 것 같습니다. 해당 테스크의 data set을 예를들어보겠습니다(One-shot learning).좌측에 있는 사진 하나만 으로도 우측에 있는 이미지를 같은 클래스로 인식 시킬수 있도록 해본다면 더 완벽한 테스크가 될 것 같습니다.또한 zero-shot learning 학습은 아직 개발중인 방법인지 개발 된 방법인지 잘은 모르겠습니다 ㅎㅎ; 제로샷 관련 논문이 1 Dec 2022에 나왔습니다. <링크> . 훈련데이터 없이 AI를 만드는 것이 놀라운일이라고 생각합니다. 이 기법이 테스크에 적용이 가능하다면 좋을 것 같습니다.테스크로 올리신 Few-Shot learning 자체도 아주 흥미로운 주제라고 생각합니다 이에 제가 제안한 토론 주제를 추가하여 Task 실행자들에게 다양한 shot learning을 수행하도록 도전시키면 해당 테스크에 대해 흥미를 많이 일으킬 것 같습니다.
