機械学習におけるメタ学習の応用

メタラーニングは、学習アルゴリズムを最適化し、最もパフォーマンスの高いアルゴリズムを特定することで、機械学習アルゴリズムが課題を克服するのに役立ちます。

メタ学習、メタ分類器、メタ回帰

機械学習におけるメタ分類器

メタ分類器は機械学習のメタ学習アルゴリズムであり、分類および予測モデリング タスクに使用されます。他の分類器によって予測された結果を特徴として使用し、最終的にそのうちの 1 つを最終予測結果として選択します。

メタ回帰

メタ回帰は、回帰予測モデリング タスクに使用されるメタ学習アルゴリズムです。回帰分析を使用して、応答変数に対する利用可能な共変量の影響を調整しながら、複数の研究の結果を結合、比較、および合成します。メタ回帰分析は、矛盾する研究を調整したり、相互に一貫性のある研究を確認したりすることを目的としています。

メタ学習ではどのようなテクニックが使用されますか?

#メタ学習で使用されるいくつかのメソッドを次に示します:

#計量学習

これは、予測のための計量空間を学習することを指します。数ショットの分類タスクで良好な結果が得られます。メトリック学習の主な考え方は、最近傍アルゴリズム (k-NN 分類器と k-means クラスタリング) に非常に似ています。

モデルに依存しないメタ学習 (MAML)

MAML では、ニューラル ネットワークはサンプルを使用してトレーニングされます。モデルが新しいタスクに迅速に適応できるようになります。これは、少数の勾配更新による高速学習のためにモデルのパラメーターをトレーニングするために使用される、一般的な最適化お​​よびタスクに依存しないアルゴリズムです。

リカレント ニューラル ネットワーク (RNN)

リカレント ニューラル ネットワークは人工知能の一種です。彼らは、連続データまたは時系列データに関する問題を扱うのが得意です。通常、言語翻訳、音声認識、手書き認識タスクに使用されます。

メタ学習では、データセットからデータを順次収集し、これらのデータを新しい入力として処理できるリカレント モデルを作成する代わりに、RNN アルゴリズムが使用されます。

スタッキングまたはスタックされた一般化

スタッキングは、メタ学習モデルに使用されるアンサンブル学習のサブフィールドです。教師あり学習と教師なし学習の両方で、スタッキングによる利点が得られます。スタッキングに含まれるプロセス: 利用可能なデータを使用して学習アルゴリズムをトレーニングし、学習アルゴリズムの予測を結合する結合アルゴリズムを作成し、結合アルゴリズムを使用して最終予測を行います。

畳み込みシャム ニューラル ネットワーク

畳み込みシャム ニューラル ネットワークは 2 つのツイン ネットワークで構成されます。それらの出力は、入力データ サンプルのペア間の関係を学習する関数を使用して上部で共同トレーニングされます。シャム ネットワークは同じ重みとネットワーク パラメーターを共有します。これらは同じ埋め込みネットワークを参照し、効率的な埋め込みを学習してデータ ポイントのペア間の関係を明らかにします。

マッチング ネットワーク

マッチング ネットワークは、任意の小規模なサポート セットの分類器を学習します。分類子は、特定のテスト例を使用して出力ラベルの確率分布を定義します。基本的に、タグ付きの小さなサポート セットとタグなしのサンプルをそのラベルにマップするため、新しいクラス タイプに対応するための微調整の必要がなくなります。

LSTM メタ学習器

LSTM メタ学習アルゴリズムは、少数のサンプルを処理するための正確な最適化アルゴリズムを見つけることができます。別の学習者ニューラル ネットワーク分類器をトレーニングするメカニズム。パラメーター化により、特に特定の数の更新が行われるシナリオに対して、適切なパラメーターの更新を学習できるようになります。学習器ネットワークの一般的な初期化を学習して、トレーニングの高速収束を達成することもできます。

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