Metalearning as One of the Task of the Machine Learning Problems

• Veröffentlicht in: Control systems & computers
• Datum: 2019
• Hauptverfasser: Savchenko, Ye.A., Rybachok, N.A.
• Format: Artikel
• Sprache: English
• Veröffentlicht: Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України 2019
• Schlagworte: Intellectual Informational Technologies and Systems
• Online Zugang: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/181097
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Zitieren: Metalearning as One of the Task of the Machine Learning Problems / Ye.A. Savchenko, N.A. Rybachok // Control systems & computers. — 2019. — № 6. — С. 28-34. — Бібліогр.: 20 назв. — англ.

The concepts of metalearning as one of the tasks of machine learning are considered. The basic principles of metalearning g and examples of solving problems of machine and metalearning in various fields of human activity are given. It is planned for a decision support system construction based on an inductive approach for complex processes modeling and forecasting. Мета статті — дослідити задачу метанавчання серед задач машинного навчання, використавши отримані результати для розробки системи підтримки прийняття рішень в задачах моделювання та прогнозування складних об’єктів із застосуванням індуктивного підходу. Результати. Досліджено задачу метанавчання як одну з задач машинного навчання. Виділено основні принципи метанавчання та наведено приклади застосування машинного навчання та метанавчання в реальних задачах. Використовуючи різні метадані, такі як властивості завдання навчання, властивості алгоритму (наприклад, показники ефективності), можна навчитися вибирати, змінювати або поєднувати різні методи навчання для ефективного розв'язання задач навчання. Цель статьи — исследовать задачу метаобучения как одну из задач машинного обучения и использовать полученные результаты для разработки системы поддержки принятия решений в задачах моделирования и прогнозирования сложных объектов с использованием индуктивного подхода. Проанализировано применение индуктивного подхода при решении задачи метаобучения и приведены примеры такого применения. Анализ показал, что задача метаобучения является усовершенствованием опыта решения задач человека в виде базы знаний, которые он передает компьютеру для того, чтобы тот мог бы решать сложные задачи машинного обучения.