Метаобучение (информатика)
-
Определение и история метаобучения
- Метаобучение — это процесс обучения, который позволяет алгоритмам обучаться на основе опыта других алгоритмов.
- Метаобучение было впервые предложено в 1980-х годах, но получило широкое признание только в последние годы.
-
Подходы к метаобучению
- Метаобучение может быть основано на моделях, метриках или оптимизации.
- Подходы включают использование сетей с расширенной памятью, метасетей, сетей связей, прототипных сетей и другие.
-
Примеры метаобучения
- Рекуррентные нейронные сети и самоизменяющиеся политики являются примерами метаобучения, которые могут обучаться на основе обратной связи.
- MAML и VariBAD — это примеры метаобучения, основанного на оптимизации и моделях соответственно.
-
Применение и перспективы
- Метаобучение используется для быстрого обучения и адаптации алгоритмов к новым задачам.
- В будущем метаобучение может стать ключевым компонентом в системах искусственного интеллекта.
-
Рекомендации
- Ссылки на видеокурсы и статьи о метаобучении доступны для дополнительного изучения.