Aprendizagem com pequenas amostras na era do Big Data: uma revisão de literatura sobre perspectivas e desafios - Pereira Alves, João Carlos; Ferreira , Eric Batista; Carvalho , Iago Augusto de (Sigmae, 2024)
O avanço do Big Data trouxe um grande volume de dados que possibilitou o uso de técnicas de aprendizagem de máquina para a tomada de decisões em diferentes áreas. Contudo, a efetividade desses modelos depende da disponibilidade de grandes quantidades de dados, levantando o desafio de como lidar com a aprendizagem com poucas amostras. Aprender a partir de poucas amostras é importante em muitas aplicações quando grandes volumes não estão disponíveis, como no caso de pesquisas de opinião, devido aos desafios da coleta de informações, principalmente devido à falta de engajamento e participação em questionários. Esta abordagem pode facilitar ou minimizar o uso de questionários de opinião. No entanto, existem desafios que precisam ser superados para obter um desempenho preciso em tarefas de aprendizagem com poucas amostras, como a seleção de amostras relevantes, a escolha de métodos de treinamento adequados, entre outros. Diante disso, discutiremos as perspectivas e desafios da aprendizagem com poucas amostras na era do Big Data. Será realizada uma revisão das técnicas de Few-shot learning e suas aplicações como uma alternativa para lidar com poucas amostras. A revisão dessas técnicas e sua aplicação em conjuntos de dados limitados podem fornecer insights valiosos para a melhoria de modelos de aprendizagem de máquina em diferentes áreas de aplicação.