2. Meta-Learning

Meta-Learning, ein Paradigma, das menschliches Lernen imitiert, indem es Modellen ermöglicht, aus wenigen Daten zu lernen, hat in den letzten Jahren erhebliche Aufmerksamkeit gewonnen. Dieses Kapitel untersucht die grundlegenden Konzepte und fortgeschrittenen Techniken des Meta-Learning und definiert es aus zwei Perspektiven: aus der Sicht der Aufgabenverteilung und aus der Sicht des Lernenden und des Meta-Learners. Es werden modellbasierte Methoden diskutiert, die spezielle Modelle für schnelles Lernen verwenden, metrische Methoden, die Wissen durch ähnliche Aufgaben übertragen, und optimierungsbasierte Methoden, die die Optimierungsleistung zwischen Aufgaben verbessern. Das Kapitel beleuchtet auch jüngste Fortschritte wie dynamisches Meta-Learning, multimodales Meta-Learning, Meta-Verstärkungslernen und Meta-Learning für Grafiken und zeigt die Vielseitigkeit und das Potenzial von Meta-Learning in verschiedenen Anwendungen auf. Durch die detaillierte Untersuchung dieser Ansätze bietet das Kapitel Einblicke in die zukünftige Richtung der Meta-Learning-Forschung und ihre praktischen Implikationen.