Makine öğrenimi ve yapay zeka alanında, bir modelin yalnızca tek bir örnekten yeni bir görevi anlaması ve gerçekleştirebilmesi yeteneğine tek seferde öğrenme (one-shot learning) denir. Bu güçlü yetenek, modelleri eğitmek için tipik olarak gerekli olan büyük veri kümelerine olan geleneksel ihtiyacı ortadan kaldırarak, AI alanında önemli bir sıçrama anlamına gelir. Tek seferde öğrenme, bir örnekten genelleme yapabileceği ve elde edilen bilgileri yeni, görülmemiş örneklere uygulayabileceği paradigması üzerinde çalışır. Bu, modellerin karşılaştırılabilir doğruluk ve performans seviyelerine ulaşabilmesi için geniş miktarda veriye sürekli maruz kalmasını gerektiren geleneksel yaklaşımlardan keskin bir şekilde farklıdır.
Tek seferde öğrenmenin merkezinde özellik çıkarımı ve benzerlik ölçütleri kavramları yer alır. Eğitim sırasında model, tek bir örnekten ilgili özellikleri çıkarmayı ve bu özellikleri yeni örneklerle karşılaştırmayı öğrenir. Örneğin, bir yüz tanıma sisteminde, tek seferde öğrenme modeli, bir kişinin tek bir görüntüsünü işleyerek gözlerin şekli ve aralığı, yüz konturu ve diğer ayırt edici işaretler gibi benzersiz özellikleri yakalar. Yeni bir görüntü sunulduğunda, model benzer özellikleri çıkarır ve doğru bir tanımlama yapmak için bunları saklanan örnekle karşılaştırır. Bu verimlilik, modelin verilerdeki görsel ve mekansal hiyerarşileri sağlam bir şekilde anlamasını sağlayan Evrimsel Sinir Ağları (CNN’ler) gibi sofistike algoritmalara ve mimarilere dayanır.
Tek seferde öğrenmenin önde gelen uygulamalarından biri, görüntü ve konuşma tanıma alanlarındadır. Örneğin, bir kullanıcının sesli komutunu yalnızca bir kez duyarak gelecekte tanıyabilen sesli asistanları ele alalım. Burada asistan, tek seferde öğrenmeyi kullanarak tek bir konuşulan komuttan benzersiz tonal özellikleri ve konuşma kalıplarını çözümler ve böylece tekrarlanan sesli girişlere olan ihtiyacı ortadan kaldırır. Bu yetenek, kullanıcı deneyimini daha sorunsuz ve verimli hale getirerek etkileşimleri geliştirir. Tek seferde öğrenmenin potansiyelleri, pratik uygulamaların ötesine uzanır; aynı zamanda dinamik ortamlarda hızlı adaptasyon ve öğrenme yeteneğine sahip, insan benzeri bilişsel esnekliği taklit eden daha gelişmiş AI sistemlerinin yollarını açar.