El metaaprendizaje es una parte de la teoría del aprendizaje automático en la que algunos algoritmos se aplican en metadatos sobre el caso para mejorar un proceso de aprendizaje automático. Los metadatos incluyen propiedades sobre el algoritmo utilizado, la propia tarea de aprendizaje, etc. Al usar los metadatos, se puede tomar una mejor decisión de los algoritmos de aprendizaje elegidos para resolver el problema de manera más eficiente.
El aprendizaje de transferencia tiene como objetivo mejorar el proceso de aprendizaje de nuevas tareas utilizando la experiencia adquirida al resolver problemas anteriores que son algo similares. En la práctica, la mayoría de las veces, los modelos de aprendizaje automático están diseñados para realizar una sola tarea. Sin embargo, como humanos, hacemos uso de nuestra experiencia pasada no solo para repetir la misma tarea en el futuro, sino también para aprender tareas completamente nuevas. Es decir, si el nuevo problema que intentamos resolver es similar a algunas de nuestras experiencias pasadas, se vuelve más fácil para nosotros. Por lo tanto, con el propósito de usar el mismo enfoque de aprendizaje en Machine Learning, el aprendizaje de transferencia comprende métodos para transferir la experiencia pasada de una o más tareas de origen y lo utiliza para impulsar el aprendizaje en una tarea objetivo relacionada.
La transferencia inductiva se usa generalmente en el mismo significado con el aprendizaje de transferencia.
- ¿Hay alguna justificación para crear una torreta automatizada con capacidades como la de este video?
- ¿Dónde debería comenzar a construir un chatbot de IA?
- ¿Cómo funcionan los autos autónomos de Google?
- Dado un conjunto de sub-gráficos, que se muestrean del gráfico subyacente, ¿cómo puedo inferir el gráfico subyacente dado el conjunto de sub-gráficos observados?
- ¿La inteligencia artificial solo involucra a robots?
El aprendizaje multitarea es fundamentalmente una forma de transferencia inductiva. Expresa el enfoque de aprender múltiples tareas relacionadas juntas simultáneamente. De esta manera, la tarea principal se puede aprender mejor mediante el uso de la experiencia adquirida por otras tareas. Este enfoque es efectivo cuando las tareas tienen algo en común.
Aprender a aprender se puede usar con el término ‘transferencia inductiva’ indistintamente. Básicamente tiene como objetivo mejorar el proceso de aprendizaje en el transcurso del tiempo. Los metadatos, incluida la experiencia de períodos de aprendizaje pasados, se utilizan para futuros aprendizajes, incluso para aprender en diferentes dominios. Por lo tanto, aprender a aprender o la transferencia inductiva se puede ver como un enfoque para el meta aprendizaje.
