التعلم بدون أمثلة (Zero-shot Learning – ZSL) هو أسلوب في التعلم الآلي يتيح للنموذج أداء مهمة أو التعرف على فئة جديدة لم يُدرَّب عليها مسبقًا ودون تزويده بأي أمثلة تدريبية مباشرة لها. يعتمد ZSL على المعرفة المسبقة (Prior Knowledge) والتمثيلات الدلالية(Semantic Representations) مثل الأوصاف النصية أو السمات (Attributes) للفئات، بحيث يستطيع النموذج ربط المفاهيم الجديدة بما تعلمه سابقًا.
على سبيل المثال: نموذج تصنيف صور تم تدريبه على فئات “قط” و”كلب” مع أوصافها النصية، يمكنه التعرف على فئة “حصان” عند إعطائه الوصف الدلالي دون صور تدريبية مسبقة. يُستخدم Zero-shot Learning بكثرة في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) مثل الترجمة أو تصنيف النصوص، وفي الرؤية الحاسوبية (Computer Vision) للتعرف على الكائنات الجديدة.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق