零粒学习 (ZSL) 是指一种机器学习技术，在这种技术中，对模型进行训练，使其能够识别和分类以前从未遇到过的对象或概念。与传统的机器学习方法不同，传统的机器学习方法要求模型识别的每个类别都带有标签的示例，而零粒子学习使模型能够利用相关类的知识或使用属性、描述或语义关系等辅助信息，对看不见的课程做出预测。零粒子学习的含义与其无需额外训练数据即可将知识推广到新的、看不见的任务或类别的能力密切相关。
在人工智能（AI）背景下，零粒子学习的意义在于它侧重于克服传统监督学习的局限性，在传统监督学习中，模型通常需要为他们预计预测的每个类别提供大量带标签的示例。在零镜头学习中，该模型改为使用辅助信息来弥合可见和看不见的类别之间的差距。这些辅助信息可以有多种形式，例如文本描述、属性向量或描述类的特征或关系的语义嵌入。
例如，如果模型经过训练可以识别各种类型的动物，则它可能已经学会了与狗、猫和马等常见动物相关的特征。在零镜头学习场景中，模型可能会被要求识别一种从未见过的新动物，例如斑马。该模型不需要带标签的斑马示例，而是使用有关斑马的描述性信息，例如 “条纹”、“马” 和 “黑白” 来推断斑马类似于具有不同条纹的马，因此可以做出有根据的猜测来正确识别斑马。
零粒子学习通常依赖于以下技术：
基于属性的模型：这些模型使用属性（例如颜色、形状、大小）来描述可见和看不见的类别。通过学习这些属性如何与所见类别的视觉特征相关，模型可以根据其属性推断出隐身类的存在。
语义嵌入：语义嵌入涉及根据类的关系或含义在连续向量空间中表示类。这种方法可能会使用来自自然语言处理 (NLP) 模型或知识图谱的单词嵌入将看不见的类别与看见的类别联系起来。
迁移学习：虽然不是零粒子学习所独有的，但 ZSL 模型可以利用迁移学习来转移来自相关任务或领域的知识，从而帮助识别看不见的课程。
零样本学习的关键优势之一是它能够显著减少对标签数据的需求。在许多现实场景中，为每个可能的类别收集带标签的数据可能不切实际或不可能。ZSL 通过使模型能够从现有知识中进行概括来解决这个问题，使其在经常出现新类别或任务的动态环境中特别有价值。
零镜头学习的意义对企业尤其重要，因为它为应对某些类别的标签数据稀缺或不可用的场景提供了实用的解决方案。这种能力可以节省成本，加快人工智能模型的部署，并能够在无需大量再培训的情况下适应新挑战。
例如，在电子商务中，零粒子学习可用于对模型以前从未见过的新产品进行分类。通过了解这些新产品的属性和描述，该模型可以准确地对它们进行分类，从而改进搜索功能、推荐和库存管理，而无需手动贴标。
在网络安全领域，零镜头学习可用于检测不属于训练数据的新型威胁或异常情况。这使安全系统能够根据潜在风险与已知威胁的相似性或通过描述性入侵指标来识别潜在风险，从而在不断变化的威胁中保持领先地位。
此外，零粒子学习在自然语言处理和计算机视觉等领域很重要，在这些领域，潜在的类别或概念的数量庞大且不断增长。对于在这些领域运营的企业，ZSL 提供了一种构建更灵活、适应性更强的人工智能系统的方法，该系统可以在最少的人为干预的情况下处理各种任务。
最后，零粒子学习是指一种机器学习技术，通过利用来自相关类别的辅助信息，使模型能够识别和分类看不见的对象或概念。对于企业而言，零粒子学习的意义在于它能够减少对标签数据的需求，更快地适应新任务，并提高人工智能系统在各种应用程序中的可扩展性和灵活性。通过采用零镜头学习，企业可以增强其人工智能能力，从而在动态和数据有限的环境中提高运营效率和更好的成果。