Abstrakt. Den senaste tidens framsteg inom meta-lärande utgör grunden för att bygga meta-lärande assistenter och task-adaptive inlärare. Målet med denna speciella fråga är att främja ett intresse för meta-lärande genom att sammanställa representativt arbete inom området. Bidragen till denna speciella fråga ger starka insikter i uppbyggnaden av framtida meta-lärande verktyg. I denna inledning presenterar vi en gemensam referensram för meta-lärande genom begreppet meta-kunskap. Vi visar hur meta-lärande enkelt kan definieras som processen att utnyttja kunskap om lärande som gör det möjligt för oss att förstå och förbättra prestandan hos inlärningsalgoritmer.
Som påpekats tidigare, i detta arbete, använder vi termen meta-learning vilket innebär den automatiska processen för att få kunskap som relaterar prestanda av lärande algoritmer till egenskaperna hos inlärningsproblem REF.
Introduction to the Special Issue on Meta-Learning
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}