Azon gépi tanulási módszerek
egyike, amely arra használható, hogy egy modell megtanulja, hogy hogyan
különböztessen meg egymástól két vagy több csoportot egyetlen példa alapján.
Például ha a rendszernek csak egyetlen macskát ábrázoló kép áll rendelkezésére,
és azt szeretnénk, hogy a rendszer felismerje a macskákat más képeken is,
akkor a one-shot learning módszert használhatjuk. Az algoritmusnak egyetlen
képet kell megtanulnia a macskákról, majd azt alapul véve képes lesz
felismerni más képeken szereplő macskákat is. Ez azért lehetséges, mert az
algoritmus tanulása során olyan általános mintázatokat fog felfedezni a
macskás képen, amelyeket később más macskás képeken is felismerhet. A
one-shot learning fontos alkalmazási területei az arcfelismerés, az objektumfelismerés
és az emberi írás felismerése, ahol a tanítóadatok mennyisége korlátozott.
