用語集

メタ・ラーニング

メタ・ラーニング: モデルがより速く学習し、新しいタスクに適応し、最小限のデータで優れた能力を発揮することを可能にするAIのブレークスルーをご覧ください。今すぐアプリケーションをご覧ください！

メタ学習は、しばしば「学習するための学習」と表現され、機械学習（ML）の中でもエキサイティングなサブ分野である。メタ学習は、単一の特定のタスク（猫と犬の画像の分類など）を実行するためにモデルを訓練する代わりに、様々な学習タスクでモデルを訓練し、より迅速かつ効率的に、多くの場合、大幅に少ないデータで新しいタスクを学習できるようにすることを目的としている。核となる考え方は、学習プロセスそのものを改善するために複数のタスクで得られた経験を活用し、人工知能（AI）システムの適応性と汎用性を高めることである。

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従来の機械学習は、固定されたデータセットを用いて、特定のタスクに対するモデルの性能を最適化することに焦点を当てている。対照的に、メタ学習はより高い抽象度で動作する。すなわち、ベース学習者が特定のタスクに適応する内部ループと、多くの異なるタスクにわたるパフォーマンスに基づいて学習戦略やモデルパラメータを更新する外部ループ（メタ学習者）である。このアプローチにより、メタ学習者は学習プロセスを一般化し、新しいタスクや環境に直面したときに迅速な適応を可能にする。このプロセスの鍵は、メタ学習段階で多様なタスクに触れることである。

メタ学習へのアプローチ

メタ・ラーニング・システムを導入するための戦略はいくつか存在する：

メトリックベース：これらの方法は、同じクラスの例は近く、異なるクラスの例は離れている距離関数またはメトリック空間を学習する。新しいタスクの分類は、この学習された空間内の少数の利用可能なラベル付き例と新しい例を比較することで行われる。プロトタイプ・ネットワークはよく知られた例である。
モデルベース：これらのアプローチでは、リカレントニューラルネットワーク（RNN）や外部メモリ付きモデルを含むモデルアーキテクチャを使用し、特定のタスクからの新しいデータに基づいてパラメータを迅速に更新するように設計されている。モデルの内部状態は、タスク固有の知識をエンコードする。
最適化ベース：この一般的なアプローチは、わずかな勾配降下ステップで新しいタスクに迅速に適応できるような、効果的な最適化アルゴリズムやモデルの初期化を学習することに重点を置いている。Model-Agnostic Meta-Learning (MAML)はこの分野の代表的な研究である。