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Méta-apprentissage

Dernière mise à jour le mercredi 24 avril 2024.

 

Définition :

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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 :

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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