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FEW-SHOT-001	10_Wiki/💡 Topics/AI	1.0	ai deep-learning few-shot-learning meta-learning transfer-learning	2026-04-26

Few-Shot Learning (퓨샷 학습)

📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)

"단 몇 장의 사진만으로도 새로운 사물을 인지하는 인간의 영리함을 모델에 이식하라" — 방대한 데이터셋 대신, 아주 적은 수(보통 1~5개)의 학습 샘플만으로도 새로운 클래스를 인식하거나 태스크를 수행할 수 있게 하는 머신러닝 기법.

📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)

• 추출된 패턴: 기존에 학습한 방대한 지식을 바탕으로 새로운 정보의 핵심 특징을 빠르게 추출하고, 유사성(Similarity) 비교를 통해 정답을 유추하는 전이 및 메타 학습 패턴.
• 주요 방식:
  • Metric-based: 임베딩 공간에서 샘플 간의 거리를 측정 (예: Matching Networks, Prototypical Networks).
  • Model-based: 새로운 데이터를 빠르게 학습하도록 설계된 특수 아키텍처 사용.
  • Optimization-based (Meta-learning): 모델이 "어떻게 학습해야 하는지"를 배워서 적은 데이터로도 빠르게 수렴 (예: MAML).
• 의의: 데이터 수집 비용이 매우 비싸거나 새로운 클래스가 수시로 발생하는 실제 산업 현장에서의 AI 활용성을 극대화함.

⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)

• 과거 데이터와의 충돌: 빅데이터가 지능의 필수조건이라는 통념을 깨고, '학습하는 법을 배우는 것(Learning to Learn)'이 더 고차원적인 지능임을 증명.
• 정책 변화: Antigravity 프로젝트는 새로운 전문 용어나 고유 명사가 등장했을 때, 단 몇 개의 예시 문장만으로도 에이전트가 해당 용어의 맥락을 파악하도록 퓨샷 프롬프팅 전략을 사용함.

🔗 지식 연결 (Graph)

• Zero-Shot-Learning, Meta-Learning, Transfer-Learning-Foundations, LLM
• Raw Source: 10_Wiki/Topics/AI/Few-Shot-Learning.md