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-ゼロショット学習とは何か- ゼロショット学習とは、学習時に見られなかった新しいクラスやカテゴリーに対して、学習モデルが予測を行うことができる機械学習手法です。従来の学習では、モデルはトレーニングデータをベースに、特定のクラスのデータを識別するようにトレーニングされます。一方、ゼロショット学習では、モデルは関連する概念や属性間のパターンを学び、それらを使用して未見のクラスのデータにマッピングします。 このプロセスは、自然言語処理（NLP）のタスクに特に役立ち、モデルはトレーニング時に見られなかった新しい単語やフレーズの意味を予測することができます。また、画像認識やオーディオ分類など、他のタスクにも応用できます。ゼロショット学習は、現実世界のデータが常に変化しているため、ラベル付けされたデータの取得が困難な場合や、新しいクラスが頻繁に追加される場合に特に有効です。