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Aprendizaje

Zero-shot Learning

Completar tareas nuevas sin ejemplos previos.


Zero-shot Learning se refiere a la capacidad de un modelo de IA para realizar una tarea que nunca ha visto explícitamente durante su entrenamiento. Gracias a su vasto conocimiento general, puede deducir cómo resolver problemas nuevos basándose en las instrucciones dadas en el momento.

Ejemplos

  • Pedirle a un modelo que clasifique tweets en 'positivos/negativos' sin haberle enseñado nunca ejemplos de tweets.
  • Traducir entre dos idiomas raros que el modelo nunca vio emparejados, usando un idioma puente como el inglés.

Casos de Uso

  • Clasificación de datos en tiempo real sin re-entrenamiento.
  • Adaptación rápida de modelos a nuevos dominios de negocio.