Meta-Lernen

Meta-Lernen ist eine Maschinenlernmethode, die sich auf „Lernen zu lernen“ konzentriert. Das Ziel ist es, den Lernalgorithmus selbst zu optimieren, sodass das Modell sich schnell an neue Aufgaben oder Umgebungen anpassen kann. Der Kernaspekt besteht darin, die Generalisierungsfähigkeit und die Lerneffizienz des Modells zu verbessern und die Abhängigkeit von großen Mengen an etikettierten Daten zu reduzieren. In praktischen Anwendungen kann Meta-Lernen die Leistung in Bereichen wie Few-Shot-Lernen, personalisierte Empfehlungen und Reinforcement Learning erheblich steigern.