One-Shot Learning (Glossar)

One-Shot Learning ist ein Begriff aus den Bereichen Künstliche Intelligenz und Automatisierung. Es beschreibt eine besondere Fähigkeit von Computern oder Algorithmen: Sie können bereits aus einer einzigen Beispiel-Information lernen und dieses Wissen auf neue, ähnliche Fälle anwenden.

Im klassischen maschinellen Lernen braucht ein Computer oft Tausende Beispiele, um etwa ein Objekt zuverlässig zu erkennen. One-Shot Learning hingegen spart viel Zeit und Aufwand, weil hier ein einziges Beispielbild reicht. Das System „merkt“ sich die wichtigsten Merkmale und erkennt das Objekt beim nächsten Mal wieder.

Stellen Sie sich vor, Sie zeigen einem intelligenten Computer einmal ein Foto Ihrer Lieblingskaffeetasse. Dank One-Shot Learning kann die künstliche Intelligenz nun Ihre Tasse auch in anderen Bildern, aus verschiedenen Blickwinkeln, wieder erkennen – ohne Hunderte weitere Fotos davon analysieren zu müssen.

One-Shot Learning ist besonders in Bereichen wie Gesichtserkennung, Automatisierung von Arbeitsprozessen oder auch bei sich schnell verändernden Datenmengen nützlich. Unternehmen können dadurch ihre Anwendungen effizienter machen und Kosten für das Sammeln und „Füttern“ von Daten reduzieren.