元學習的分支，也稱為學習學習，被定義為從不同演算法中學習的學習演算法。其主要目的是在其他演算法的幫助下增強演算法的效能。這種方法提供瞭解決深度學習的幾個傳統問題的機會，例如資料和處理瓶頸以及泛化。
元學習還可以指由機器學習專案的專家進行的模型選擇和演算法調整的手動過程，現代汽車機器學習演算法試圖將其自動化。它還適用於多工學習，當元學習演算法獲得跨眾多相關預測建模任務進行開發的能力時，就會發生這種情況。
它是機器學習的一個子集。它的目的是透過根據模型或演算法的效能和結果修改機器學習演算法來提高模型或演算法的效能。研究人員和機器學習專家使用元學習來選擇具有準確結果的最佳演算法。
元學習使用各種學習演算法的後設資料。然後，它預測並告訴學習演算法的效能。任何物件的後設資料可以是它的大小、顏色、樣式、所有者等。
什麼是元？
元可以定義為關於物件的更深層的資訊。它可以被稱為關於資料的資料。它描述了每一個詳細資訊。它也可以是有關其他事物的資訊。檔案中儲存的資料後設資料包含檔案的名稱、大小、建立日期、檔案的上次修改日期、型別、路徑、備份等資訊。
為什麼元學習很重要？
元學習克服了機器學習演算法面臨的所有挑戰。這包括：
- 機器學習需要大量資料集進行訓練
- 由於訓練需要進行各種試驗和實驗，運營成本很高。
- 機器學習需要更多時間才能獲得最佳最佳化模型，從而提供準確的輸出。
元學習透過提供最佳學習演算法來解決這些挑戰。
元學習的範圍
元學習在過去幾年中越來越受歡迎，尤其是自 2017 年以來。隨著應用範圍的擴大，訓練深度學習和複雜機器學習演算法的複雜性引發了人們對元學習研究的興趣。
元學習如何運作？
元學習是使用機器學習演算法的輸出和後設資料進行訓練的。訓練後，對技能和特徵進行測試，進一步給出預測。
元學習執行各種任務，其中包括：
- 它根據學習任務檢查各種機器學習演算法的效能。
- 它從後設資料中學習和訓練。
- 它可以更快地學習新任務。
讓我們看一個簡單的例子來理解元學習的概念。
我們需要訓練一個機器學習模型來標記不同型別的水果。首先，我們必須有一個包含不同型別水果的資料集。然後，使用各種機器學習模型來訓練資料集。機器學習模型使用了資料集的幾個部分。然後，元訓練過程用於提高機器學習模型的效能。然後，它根據以前的資料和他們的經驗建立一個新模型。
元學習的方法和應用
元學習用於各種機器學習相關領域。元學習方法包括基於模型、基於指標和基於最佳化的方法。元學習中使用的途徑和方法是：
1. 度量學習
度量學習是獲取用於預測的度量空間的過程。該模型在各種分類任務中表現良好。
2. 模型無關元學習（MAML）
該模型在前面的示例的幫助下習慣了未來的任務。MAML 是一種廣泛的最佳化和與任務無關的方法，它使用一些梯度更新來訓練模型引數以實現快速學習。
3. 迴圈神經網路（RNN）
迴圈神經網路（RNN）是一種人工神經網路，用於處理時間序列和順序資料等各種資料。它們用於各種任務，如語音識別、語言翻譯等。在元學習中，RNN 用於構建迴圈模型，該模型將從資料集中獲取順序資料，將其作為新輸入進行分析。
4. 堆疊泛化
堆疊是整合學習的一個子集，用於元學習模型。複合對於監督和無監督學習方法都有幫助。需要幾個步驟：
- 使用資料集訓練機器學習演算法。
- 整合成員是元學習模型和任何其他演算法的所有預測的一組，透過合併演算法堆疊在一起。
- 合併演算法用於預測結果。
元學習的好處
元學習主要旨在增強機器學習演算法的效能。元學習的好處是：
- 它給出了更高準確度的結果。
- 學習演算法的最佳化是透過元學習來完成的。
- 它有助於根據條件和引數修改演算法。
- 它提供了快速且廉價的培訓過程。
- 訓練也可以用更少的例子來完成。
- 元學習是一個多工學習過程，可以執行多個任務。