Méta-apprentissage

Le méta-apprentissage est une méthodologie d'apprentissage automatique qui se concentre sur l'« apprentissage à apprendre », visant à optimiser l'algorithme d'apprentissage lui-même afin que le modèle puisse s'adapter rapidement à de nouvelles tâches ou environnements. Son objectif principal est d'améliorer la capacité de généralisation et l'efficacité d'apprentissage du modèle, réduisant ainsi sa dépendance envers de grandes quantités de données étiquetées. Dans les applications pratiques, le méta-apprentissage peut considérablement améliorer les performances dans des domaines tels que l'apprentissage avec peu d'exemples, les recommandations personnalisées et l'apprentissage par renforcement.