Zero-Shot Learning

Capacidad de un modelo para realizar tareas sin ejemplos de entrenamiento directo. En lugar de entrenar el modelo con ejemplos etiquetados para cada clase o tarea, el aprendizaje sin ejemplos utiliza información auxiliar, como descripciones de clases o atributos, para inferir y generalizar a nuevas tareas o clases no vistas durante el entrenamiento. Esta capacidad es útil en escenarios donde recopilar ejemplos de entrenamiento es costoso o impracticable.