Meta Learning
메타러닝은 "학습 방법을 학습하는" 기계 학습 방법론으로, 모델이 새로운 작업이나 환경에 빠르게 적응할 수 있도록 학습 알고리즘 자체를 최적화하는 것을 목표로 합니다. 이 방법론의 핵심 목적은 모델의 일반화 능력과 학습 효율성을 향상시키며, 대량의 라벨된 데이터에 대한 의존성을 줄이는 것입니다. 실제 적용에서는 메타러닝이 소수 샷 학습, 개인화 추천, 강화 학습 등의 분야에서 성능을 크게 개선할 수 있습니다.
메타러닝은 "학습 방법을 학습하는" 기계 학습 방법론으로, 모델이 새로운 작업이나 환경에 빠르게 적응할 수 있도록 학습 알고리즘 자체를 최적화하는 것을 목표로 합니다. 이 방법론의 핵심 목적은 모델의 일반화 능력과 학습 효율성을 향상시키며, 대량의 라벨된 데이터에 대한 의존성을 줄이는 것입니다. 실제 적용에서는 메타러닝이 소수 샷 학습, 개인화 추천, 강화 학습 등의 분야에서 성능을 크게 개선할 수 있습니다.