メタ学習
ウィキペディア フリーな encyclopedia
メタ学習(メタがくしゅう)とは、機械学習において学習対象とされる課題や領域に応じて、行動や結論を決定する際に、何をどれぐらいの重みで扱うのか知ること。
![]() | この記事には複数の問題があります。改善やノートページでの議論にご協力ください。
|
結果として、ある決まった仮説空間の中から、事例に応じて、適切な仮説を獲得する[1]。
メタ学習(メタがくしゅう)とは、機械学習において学習対象とされる課題や領域に応じて、行動や結論を決定する際に、何をどれぐらいの重みで扱うのか知ること。
![]() | この記事には複数の問題があります。改善やノートページでの議論にご協力ください。
|
結果として、ある決まった仮説空間の中から、事例に応じて、適切な仮説を獲得する[1]。