алгоритмы на основе данныхобучение обучениюконвейеры машинного обученияметаобучениенейронные архитектуры
Figures from the paper
Abstract (AI)
Метаобучение, или обучение обучению, — это наука о систематическом изучении того, как различные подходы машинного обучения работают на широком спектре задач обучения, с последующим использованием этого опыта, или метаданных, для освоения новых задач значительно быстрее, чем это было бы возможно иным образом. Это не только существенно ускоряет и совершенствует разработку конвейеров машинного обучения и нейронных архитектур, но и позволяет заменять алгоритмы, спроектированные вручную, новыми подходами, формируемыми на основе данных. В этой главе представлен обзор современного состояния дел в этой увлекательной и постоянно развивающейся области.
Key Findings
1
Обучаясь на опыте предыдущих задач, мета-обучение может существенно ускорять решение новых задач по сравнению с традиционными подходами.
2
Мета-обучение на основе данных способно заменять вручную разработанные алгоритмы новыми подходами, полученными из опыта.
3
Мета-обучение может улучшать проектирование конвейеров машинного обучения и нейронных архитектур.
4
Мета-обучение систематически изучает эффективность методов машинного обучения на разнообразных задачах и использует полученные метаданные для ускорения обучения новым задачам.
5
Эта область охватывает широкое и постоянно развивающееся состояние исследований, а не единую фиксированную методологию.
Research Object
методы машинного обучения и задачи обучения
Research Subject
систематическое обучение на основе метаданных для улучшения и ускорения решения новых задач, а также проектирования конвейеров машинного обучения или нейронных архитектур
Publication Details
Publication Date
2019-01-01
Journal
Publisher
ISSN
Open access PDF
Access Type
Author Information
Download PDF
Subscribe to digest