Метаобучение. Применение в AutoML и науке о данных

Метаобучение – одна из самых быстрорастущих областей исследований в области машинного обучения (МО) – изучает методы получения эффективных моделей и решений путем адаптации процессов МО и интеллектуального анализа данных. Для адаптации обычно применяют информацию из опыта решения других задач, а адаптивные процессы могут использовать подходы МО.

AutoML занимается автоматизацией процессов машинного обучения и является очень актуальной темой, напрямую связанной с метаобучением. Метаобучение и AutoML помогают искусственному интеллекту научиться выбирать наиболее подходящие методы самообучения и быстрее находить новые решения без вмешательства пользователя.

Издание адресовано исследователям в области машинного обучения, интеллектуального анализа данных и искусственного интеллекта, а также может быть полезно студентам и аспирантам.

Метаобучение и современные технологии машинного обучения

Книга рассматривает метаобучение в машинном обучении, методы автоматического выбора моделей и оптимизацию гиперпараметров. Особое внимание представляет связь метаобучения с AutoML, анализом данных и автоматизацией построения эффективных моделей искусственного интеллекта.

Практическое применение метаобучения связано с переносом знаний (transfer learning), обучением моделей на небольших наборах данных и подходами few-shot learning. Эти технологии позволяют использовать накопленный опыт для решения новых задач и представляют интерес для специалистов по data science, исследователей и разработчиков систем искусственного интеллекта.