A gépi tanulás egy formája,
ahol a modellnek olyan objektumokat kell felismernie és osztályoznia,
amelyeket korábban soha nem látott. Például, ha egy egy rendszert arra
szeretnénk tanítani, hogy felismerje a macskákat, akkor általában rengeteg
képet kellene mutatni neki, hogy a rendszer megtanulja, milyen tulajdonságok
jellemzőek a macskákra. Azonban a zero-shot learning módszerével a
rendszernek nem kell konkrétan a macskák képeit látnia ahhoz, hogy felismerje
őket. Ehelyett a rendszernek csak a macskák jellemzőit kell megadnunk,
például, hogy azok szőrösek, két szemük van, füleik vannak stb. Ezután, ha a
rendszernek mutatunk egy olyan képet, amelyen van egy macska, akkor a
rendszer képes lesz arra, hogy felismerje azt, még akkor is, ha korábban
sosem látta a képet.
