L'apprentissage en un coup est un problème de catégorisation d'objets que l'on trouve principalement dans la vision par ordinateur.
Alors que la plupart des algorithmes de catégorisation d'objets qui sont basés sur l'apprentissage automatique nécessitent un apprentissage sur des centaines ou des milliers d'exemples, l'apprentissage en un coup vise quand à lui à classer les objets à partir d'un ou de quelques exemples.
Le terme apprentissage en quelques coups est également utilisé pour ces problèmes et en particulier lorsque plusieurs exemples sont nécessaires.
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