El aprendizaje de una sola vez es un problema de categorización de objetos , que se encuentra principalmente en la visión por computadora. Mientras que la mayoría de los algoritmos de categorización de objetos basados en el aprendizaje automático requieren capacitación en cientos o miles de ejemplos, el aprendizaje único tiene como objetivo clasificar objetos a partir de uno o solo unos pocos ejemplos. El término aprendizaje de pocos disparos también se usa para estos problemas, especialmente cuando se necesita más de un ejemplo.
