Deze nieuwe methode van machine learning is gebaseerd op een combinatie van deep learning en meta-learning, waardoor het systeem zich snel kan aanpassen aan nieuwe taken en omgevingen. Voorheen werden onderzoekers uitgedaagd door het feit dat modellen voor machinaal leren enorme hoeveelheden gegevens nodig hadden om te trainen en niet altijd succesvol waren in het omgaan met veranderende omgevingen in de echte wereld.
Voordelen van de nieuwe methode
De nieuwe methode voor machinaal leren pakt deze uitdagingen aan door het systeem in staat te stellen te leren van een beperkte hoeveelheid gegevens en zich aan te passen aan nieuwe omstandigheden. Dit maakt het vooral nuttig in gebieden waar gegevens duur of moeilijk toegankelijk zijn. Dankzij het meta-learning vermogen kan het systeem kennis generaliseren en zich snel aanpassen aan nieuwe scenario’s.
Potentiële toepassingen
