メタ学習

メタ学習とは、機械学習の分野において学習方法そのものを対象とした学習手法の総称であり、一般に学習の学習と表現されます。従来の機械学習が特定のタスクを解決するためのモデルパラメータを最適化するのに対し、メタ学習は多様な異なるタスクを経験することを通じて、未知の新しいタスクに対しても効率的かつ迅速に適応できる能力をモデルに獲得させます。これにより、限られたデータ量や計算資源しか利用できない状況であっても、高い汎用性を持つ学習アルゴリズムを構築することが可能になります。人工知能が自らの学習プロセスを改善し、効率的な問題解決能力を身につけるための重要なアプローチとして、近年多くの研究開発が進められています。また、この手法は従来のディープラーニングが抱えていた過剰適合の課題を克服するアプローチとしても期待されています。