Few-shot Learningの本を選ぶとき、理論を広く学ぶか、特定分野の応用を知るか迷いますよね。
コード例と説明資料を含むGitHubリポジトリが案内されている本なら、メタ学習アルゴリズムのセットアップ例も確認できます。
今回は、Few-shot Learningを扱う3冊をご紹介します。
おすすめ商品の早見表
| 商品名 | 扱うテーマ | 参考価格 |
|---|---|---|
 Few-Shot Machine Learning: Doing More with Less Data (English Edition) | Few-Shot Machine Learning | 1,518円（2026-11-01時点） |
 Meta-Learning: Theory, Algorithms and Applications | メタ学習の理論・アルゴリズムと、11分野39カテゴリのタスク | 19,527円（2026-11-01時点） |
 Meta Learning With Medical Imaging and Health Informatics Applications | 医用画像・医療情報学へのメタ学習応用 | 20,441円（2026-11-01時点） |
Few-Shot Machine Learning: Doing More with Less Data (English Edition)
Few-shot learningのテーマに沿って本を選びたい人には、『Few-Shot Machine Learning: Doing More with Less Data』がおすすめです。商品名からわかるのは、少ないデータで取り組む機械学習を扱う英語版という点です。
Meta-Learning: Theory, Algorithms and Applications
メタ学習の理論や手法を幅広く学びたい研究者・技術者・学生には、『Meta-Learning: Theory, Algorithms and Applications』がおすすめです。Few-shot learningを含む7つの機械学習パラダイムの背景にも触れ、matching networksやReptileなどの手法も取り上げています。さらに、メタ学習アルゴリズムを約200件取り上げ、11分野39カテゴリのタスクを収録しています。
Meta Learning With Medical Imaging and Health Informatics Applications
医用画像や医療情報学へのfew-shot learningの応用を学びたい機械学習研究者や大学院生には、『Meta Learning With Medical Imaging and Health Informatics Applications』がおすすめです。メタ学習理論の概要に加え、Few-Shot LearningのPrototypical Networksを扱う章があり、関連する手法や応用例を学べます。コード例と説明資料を含むGitHubリポジトリも用意されています。
選び方の目安
- 少ないデータで行う機械学習を扱う英語版を読みたい人
- メタ学習の背景やアルゴリズムを幅広く学びたい人
- 医用画像や医療情報学へのメタ学習応用を学びたい人
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