最も適切な選択肢は：
② One-shot
解説：
One-shot学習とは：
・One-shot学習は、機械学習モデルが1つのラベル付きデータだけを使って新しいクラスやタスクを学習する手法です。
・通常のディープラーニングでは大量のデータが必要ですが、One-shot学習では限られたデータからパターンを識別し、新しいクラスを認識できるように なります。
・例として、顔認識や手書き文字認識などが挙げられます。
各選択肢の評価：
① Few-shot
・誤り：
Few-shot学習は、数ショット（例：数個のラベル付きデータ）を使って学習する手法です。「たった1つのラベル付き事例」とは異なります。
② One-shot
・正しい：
One-shot学習は、1つのラベル付きデータから新しいクラスを学習できる手法であり、問題文の説明に最も適しています。
③ Many-shot
・誤り：
Many-shot学習は、大量のデータを使用する従来の学習手法を指します。
④ Zero-shot
・誤り：
Zero-shot学習は、ラベル付きデータを一切使用せずに、既存の知識を活用して新しいタスクを学習する手法です。この問題文の条件には合いません。
