Odborné vysvětlení: Meta-učení, známé také jako “učení se učit”, je přístup v strojovém učení, kde model se učí, jak se efektivně učit nové úkoly. Cílem je vytvořit modely, které se mohou rychle adaptovat na nové problémy s minimálním množstvím dat. Meta-learning často zahrnuje trénování na různých, ale souvisejících úlohách, aby se model naučil obecné strategie učení.
Vysvětlení pro laiky: Meta-learning je jako naučit se, jak se učit efektivněji. Představte si, že se učíte hrát různé deskové hry. Po čase zjistíte, že existují obecné strategie, které fungují v mnoha hrách. Meta-učení je, když počítač dělá něco podobného – učí se, jak se rychle naučit nové věci, místo aby se musel učit každou novou věc od začátku. Je to jako mít “šestý smysl” pro učení nových dovedností.
Meta-learning, also known as “learning to learn,” is an approach in machine learning where a model learns how to learn new tasks effectively. The goal is to create models that can quickly adapt to new problems with minimal data. Meta-learning often involves training on various but related tasks to learn general learning strategies.
