Few-shot learning是一种模型学习仅使用少量训练示例执行任务的技术。与需要大型数据集的传统机器学习方法不同，少镜头学习侧重于从有限的样本集中进行概括。这种方法的关键是利用先前的知识或从相关任务中学到的表示。这使模型能够以最少的

数据分析在需求预测中发挥着至关重要的作用，通过数据驱动的方法来预测未来的客户需求。通过分析历史销售数据、市场趋势和消费者行为，组织可以识别出帮助他们更准确估计未来需求的模式。例如，如果一个零售商注意到在特定季节或事件期间销售量持续上涨，他们

少镜头学习通过使用先验知识并专注于泛化而不是记忆来解决过度拟合的挑战。在传统的机器学习中，模型从大量数据中学习，这可能导致过拟合，模型在训练数据上表现良好，但在看不见的数据上表现不佳。然而，少镜头学习的操作非常有限。为了抵消过度拟合，它利用