Abstrakt. Artikeln behandlar problemet med lärande stegvis ("on-line") inom områden där målbegreppen är kontextberoende, så att förändringar i sammanhanget kan leda till mer eller mindre radikala förändringar i de tillhörande begreppen. I synnerhet koncentrerar vi oss på en klass av inlärningsuppgifter där domänen ger tydliga ledtrådar till det aktuella sammanhanget (t.ex. attribut med karakteristiska värden). En allmän tvånivåmodell för lärande presenteras som på ett effektivt sätt anpassar sig till förändrade sammanhang genom att försöka upptäcka (via "meta-learning") kontextuella ledtrådar och använda denna information för att fokusera inlärningsprocessen. Sammanhangsinlärning och detektion sker under regelbunden online-inlärning, utan separata utbildningsetapper för sammanhangsigenkänning. Två operativa system baserade på denna modell presenteras som skiljer sig åt i den underliggande inlärningsalgoritmen och i sättet de använder kontextuell information: MetaL(B) kombinerar meta-learning med en Bayesian classifier, medan MetaL(IB) bygger på en instansbaserad inlärningsalgoritm. Experiment med syntetiska domäner samt ett antal "verkliga" problem visar att algoritmerna är robusta i en mängd olika dimensioner, och att meta-lärande kan ge en betydande ökning av noggrannheten över enkel inlärning på objektnivå i situationer med föränderliga sammanhang. Nyckelord: Meta-learning, online-inlärning, kontextberoende, konceptdrift, överföring Det faktum att begrepp i den verkliga världen inte är evigt fasta enheter eller strukturer, utan kan ha ett annat utseende eller definition eller mening i olika sammanhang har bara gradvis erkänts som ett relevant problem i konceptinlärning. Michalski (1987) var en av de första att formulera den; han föreslog en specialiserad tvådelad representation formalism för att representera olika aspekter av kontextberoende begrepp (se även Bergadano m.fl., 1992). Nyligen har kontextberoende erkänts som ett problem i ett antal praktiska maskininlärningsprojekt (t.ex. Katz m.fl., 1990; Turney, 1993; Turney & Halasz, 1993; Watruus, 1993; Watruus & Towell, 1995; se även Kubat & Widmer, 1996). Där utvecklades olika tekniker för kontexthantering. De flesta av dessa metoder antar antingen att kontextuella attribut uttryckligen identifieras av användaren, eller kräver separata förutbildningsfaser på särskilda datauppsättningar som är helt åtskilda beroende på sammanhanget. Vi studerar effekterna av kontextberoende och förändrade sammanhang inom ramen för inkrementellt (eller on-line) lärande, och vi är intresserade av elever som kan anpassa sig till olika sammanhang utan uttrycklig hjälp från en lärare. Scenariot är följande: anta att en inlärare lär sig on-line från en ström av inkommande (märkta) exempel. Antag vidare att begreppen av intresse är beroende av vissa (kanske dolda) sammanhang, och att förändringar i detta sammanhang kan framkalla motsvarande förändringar i målbegreppen. Som ett enkelt exempel, överväga väder förutsägelse regler, som kan variera drastiskt med förändringen av säsonger. De synliga effekterna av sådana förändringar är ökade felprognoser.
Widmer REF var först med att föreslå spårning av kontextförändringar genom meta-lärande.
Tracking Context Changes through Meta-Learning
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}