16
правок
Изменения
Нет описания правки
<b>Мета-обучение</b> (англ. Meta-learning) {{---}} подход, позволяющий определять наиболее подходящий алгоритм (иногда, вместе с параметрами к нему) для конкретной задачи из портфолио алгоритмов. Основная идея мета-обучения {{---}} свести задачу выбора алгоритма к задаче [[Общие понятия#Классификация задач машинного обучения|обучения с учителем]]: задачи описываются мета-признаками. Мета-признак описывает свойство задачи {{---}} например, разрежен ли датасет или нет, число категориальных или численных признаков объеков в датасете, число возможных меток, размер датасета и многое другое.
От хорошей модели ожидается высокая адаптируемость к новым задачам и окружениям, на небольшом количестве примеров. Примеры задач мета-обучения: