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Méta-apprentissage
Définition :
Le méta-apprentissage est une approche de l'apprentissage automatique qui vise à améliorer les performances des algorithmes en leur permettant d'apprendre à apprendre. En d'autres termes, au lieu d'apprendre directement à partir des données, les modèles de méta-apprentissage apprennent à s'adapter et à généraliser plus efficacement à de nouvelles tâches ou à de nouveaux environnements d'apprentissage.
Le concept de Méta-apprentissage
Le méta-apprentissage, également connu sous le terme anglais de "meta-learning", est un domaine de l'intelligence artificielle qui consiste à concevoir des algorithmes capables d'apprendre à apprendre.
En d'autres termes, le méta-apprentissage vise à permettre à un système informatique de s'améliorer de manière autonome en tirant des enseignements de ses expériences passées pour s'adapter de manière plus efficace à de nouveaux problèmes ou tâches.
Les principes du méta-apprentissage :
Le méta-apprentissage repose sur plusieurs principes fondamentaux :
- La capacité d'apprendre à généraliser : les modèles de méta-apprentissage doivent être capables de généraliser les connaissances acquises à partir d'un ensemble de tâches pour les appliquer à de nouvelles tâches.
- L'adaptation continue : les algorithmes de méta-apprentissage doivent être en mesure de s'adapter et de s'améliorer constamment en fonction des nouvelles données qu'ils reçoivent.
- La prise de décision autonome : le méta-apprentissage vise à automatiser la prise de décisions concernant le processus d'apprentissage lui-même, permettant ainsi aux systèmes informatiques de devenir de plus en plus autonomes.
En résumé, le méta-apprentissage ouvre de nouvelles perspectives dans le domaine de l'intelligence artificielle en permettant aux machines d'acquérir des capacités d'adaptation et d'apprentissage plus sophistiquées, s'approchant ainsi un peu plus de la notion de "systèmes intelligents".
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