Vad är Meta-learning?

Meta-learning, eller “lärande om lärande,” är en teknik inom AI där maskininlärningsmodeller tränas för att förbättra sin förmåga att lära. Det innebär att en modell lär sig från flera inlärningsuppgifter, så att den kan anpassa sig snabbt till nya situationer med minimal data eller träning. Meta-learning används för att skapa AI-system som är mer flexibla och anpassningsbara.

Användningsområden

• Maskininlärning: Meta-learning används för att förbättra modeller genom att dra nytta av erfarenheter från tidigare inlärningsuppgifter.

• Few-shot Learning: Gör det möjligt för AI att prestera bra även när det endast finns liten mängd träningsdata.

• Reinforcement Learning: Hjälper AI att anpassa sig till nya miljöer snabbare genom att använda tidigare erfarenheter.

• Transfer Learning: Komplement till transfer learning där modeller blir mer adaptiva i att applicera lärdomar på nya domäner.

Utforska AI med AIUC

Vill du förstå hur AI kan anpassa sig till nya uppgifter och miljöer? Våra kurser fokuserar på att förklara grundläggande principer för adaptiva AI-lösningar, inklusive meta-learning. Lär dig om dess tillämpningar i forskning, affärsverksamhet och teknik.

Relaterade termer

Maskininlärning, Transfer Learning, Reinforcement Learning, Few-shot Learning, Zero-shot Learning

Relaterade artiklar

AI och maskininlärning: Vad är skillnaden och hur samverkar de?