メタ学習

メタ学習は、「学習の学習」に焦点を当てた機械学習手法で、モデルが新しいタスクや環境に迅速に適応できるように学習アルゴリズム自体を最適化することを目指しています。その主な目的は、モデルの汎化能力と学習効率を向上させ、大量のラベル付きデータへの依存を減らすことです。実際の応用では、メタ学習は少ショット学習、パーソナライズされた推薦、強化学習などの分野で性能を大幅に向上させる可能性があります。