Anwendung von Meta-Learning im maschinellen Lernen

Meta-Learning hilft maschinellen Lernalgorithmen, Herausforderungen zu meistern, indem es Lernalgorithmen optimiert und die Algorithmen mit der besten Leistung identifiziert.

Meta-Lernen, Meta-Klassifikator und Meta-Regression

Meta-Klassifikator beim maschinellen Lernen

Meta-Klassifikator ist ein Meta-Lernalgorithmus beim maschinellen Lernen und wird für Klassifizierungs- und prädiktive Modellierungsaufgaben verwendet . Es verwendet die von anderen Klassifikatoren vorhergesagten Ergebnisse als Merkmale und wählt schließlich eines davon als endgültiges Vorhersageergebnis aus.

Meta-Regression

Meta-Regression ist ein Meta-Lernalgorithmus, der für regressionsvorhersagende Modellierungsaufgaben verwendet wird. Es verwendet eine Regressionsanalyse, um Ergebnisse aus mehreren Studien zu kombinieren, zu vergleichen und zu synthetisieren und dabei die Auswirkungen verfügbarer Kovariaten auf die Antwortvariable anzupassen. Meta-Regressionsanalysen zielen darauf ab, widersprüchliche Studien in Einklang zu bringen oder miteinander konsistente Studien zu bestätigen.

Welche Technologien werden beim Meta-Learning verwendet?

Hier sind einige Methoden, die beim Meta-Lernen verwendet werden:

• Metrik-Lernen

Dies bezieht sich auf das Erlernen eines metrischen Raums zur Vorhersage. Es liefert gute Ergebnisse bei Klassifizierungsaufgaben mit wenigen Schüssen. Die Grundidee des metrischen Lernens ist dem Algorithmus für den nächsten Nachbarn (k-NN-Klassifikator und k-Means-Clustering) sehr ähnlich.

• Modellagnostisches Meta-Lernen (MAML)

Bei MAML wird ein neuronales Netzwerk anhand von Beispielen trainiert, um das Modell schneller an neue Aufgaben anzupassen. Es handelt sich um einen allgemeinen Optimierungs- und aufgabenunabhängigen Algorithmus, der zum Trainieren der Parameter eines Modells für schnelles Lernen mit einer geringen Anzahl von Gradientenaktualisierungen verwendet wird.

• Recurrent Neural Network (RNN)

Recurrent Neural Network ist eine Art künstlicher Intelligenz. Sie sind gut im Umgang mit Problemen mit sequentiellen Daten oder Zeitreihendaten. Sie werden typischerweise für Sprachübersetzungs-, Spracherkennungs- und Handschrifterkennungsaufgaben verwendet.

Beim Meta-Learning wird der RNN-Algorithmus als Alternative verwendet, um wiederkehrende Modelle zu erstellen, die in der Lage sind, Daten sequentiell aus einem Datensatz zu sammeln und diese Daten als neue Eingaben zu verarbeiten.

• Stacking oder Stacked Generalization

Stacking ist ein Teilgebiet des Ensemble-Lernens und wird für Meta-Lernmodelle verwendet. Sowohl überwachtes als auch unüberwachtes Lernen profitieren vom Stapeln. Der Prozess beim Stapeln: Trainieren eines Lernalgorithmus mithilfe der verfügbaren Daten, Erstellen eines Kombinationsalgorithmus zum Kombinieren der Vorhersagen des Lernalgorithmus und Verwenden des Kombinationsalgorithmus zur Erstellung der endgültigen Vorhersage.

• Convolutional Siamese Neural Network

Convolutional Siamese Neural Network besteht aus zwei Zwillingsnetzwerken. Ihre Ausgaben werden darüber hinaus gemeinsam mithilfe einer Funktion trainiert, um die Beziehung zwischen Paaren von Eingabedatenproben zu lernen. Siamesische Netzwerke haben die gleichen Gewichte und Netzwerkparameter. Sie beziehen sich auf dasselbe Einbettungsnetzwerk, das effiziente Einbettungen lernt, um Beziehungen zwischen Datenpunktpaaren aufzudecken.

• Matching Networks

Matching Networks lernen Klassifikatoren für jeden kleinen Supportsatz. Ein Klassifikator definiert eine Wahrscheinlichkeitsverteilung von Ausgabebezeichnungen anhand spezifischer Testbeispiele. Es ordnet im Wesentlichen einen kleinen getaggten Support-Satz und ein nicht getaggtes Beispiel seinem Label zu, sodass keine Feinabstimmung erforderlich ist, um neue Klassentypen zu berücksichtigen.

• LSTM Meta-Learner

Der LSTM-Meta-Lernalgorithmus kann den genauen Optimierungsalgorithmus für das Training eines anderen neuronalen Netzwerkklassifizierers für Lernende in einem Mechanismus mit wenigen Schüssen finden. Durch die Parametrisierung können geeignete Parameteraktualisierungen erlernt werden, insbesondere für Szenarien, in denen eine bestimmte Anzahl von Aktualisierungen vorgenommen wird. Es kann sogar eine allgemeine Initialisierung des Lernnetzwerks erlernen, um eine schnelle Konvergenz des Trainings zu erreichen.

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