Eine große Schwäche von herkömmlichen Methoden des maschinellen Lernens ist die große Menge an Daten, die für das Trainieren benötigt werden. Das Few Shot oder One Shot Learning bietet die Möglichkeit mit sehr kleinen Datenmengen performante Modelle zu trainieren.
Insbesondere in der Medizin und in der Anwendung von Künstlicher Intelligenz in der Medizin haben Forscher mit einem chronischen Mangel an Daten zu kämpfen. Hier kann das Few Shot Learning eine reale Alternative darstellen.
