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Veuillez expliquer ce qu'est "Meta-Learning (informatique)"
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Meta Learning
est un sous-champ d'apprentissage automatique où des algorithmes d'apprentissage automatique sont appliqués aux métadonnées sur les expériences d'apprentissage automatique.En 2017, le terme n'avait pas trouvé d'interprétation standard, mais l'objectif principal est d'utiliser de telles métadonnées pour comprendre comment l'apprentissage automatique peut devenir flexible pour résoudre les problèmes d'apprentissage, donc pour améliorer les performances des algorithmes d'apprentissage existants ou pour apprendre (induire) lesAlgorithme d'apprentissage lui-même, d'où le terme alternatif apprendre à apprendre.
La flexibilité est importante car chaque algorithme d'apprentissage est basé sur un ensemble d'hypothèses sur les données, son biais inductif.Cela signifie qu'il n'apprendra bien que si le biais correspond au problème d'apprentissage.Un algorithme d'apprentissage peut très bien fonctionner dans un domaine, mais pas dans le suivant.Cela pose de fortes restrictions sur l'utilisation des techniques d'apprentissage automatique ou d'exploration de données, car la relation entre le problème d'apprentissage (souvent une sorte de base de données) et l'efficacité de différents algorithmes d'apprentissage n'est pas encore comprise.
En utilisant différents types de métadonnées, comme les propriétés du problème d'apprentissage, les propriétés d'algorithme (comme les mesures de performance) ou les modèles précédemment dérivés des données, il est possible d'apprendre, de sélectionner, de modifier ou de combiner différents algorithmes d'apprentissage pour résoudre efficacement un apprentissage donné donnéproblème.Les critiques des approches de méta-apprentissage ressemblent fortement à la critique du métaheuriste, d'un problème éventuellement lié.Une bonne analogie avec la méta-apprentissage et l'inspiration pour les premiers travaux de Jürgen Schmidhuber (1987) et le travail de Yoshua Bengio et al. (1991), considère que l'évolution génétique apprend la procédure d'apprentissage codée dans les gènes et exécutée dans le cerveau de chaque individu.Dans un système de méta-apprentissage hiérarchique ouvert utilisant la programmation génétique, de meilleures méthodes évolutives peuvent être apprises par la méta-évolution, qui peut elle-même être améliorée par la méta-évolution, etc.
Voir aussi l'apprentissage de l'ensemble.