US: temporary delays — postal services aligning new import rules, 
Europe: 1–2 weeks, 🌍 Worldwide: 1–4 weeks ✈️Loading...
By Браздил Павел, Рейн Ян Ван, Соарес Карлос, Ваншорен Хоакин
Павел Браздил, Ян Ван Рейн, Карлос Соарес, Хоакин Ваншорен, 2023
Метаобучение, одна из наиболее динамично развивающихся областей машинного обучения, фокусируется на методах создания эффективных моделей и решений путем адаптации процессов машинного обучения и интеллектуального анализа данных. Для адаптации используются знания, полученные из опыта решения других задач, а сами адаптивные процессы могут опираться на подходы машинного обучения. Автоматизация машинного обучения (AutoML) тесно связана с метаобучением, поскольку оба направления нацелены на то, чтобы искусственный интеллект мог самостоятельно выбирать оптимальные методы самообучения и быстрее находить новые решения без человеческого вмешательства.
Pavel Brazdil, Jan Van Rijn, Carlos Soares, Joaquin Vanhoof, 2023
Meta-learning, a rapidly advancing area within machine learning, investigates methods for developing effective models and solutions by adapting machine learning and data mining processes. This adaptation typically leverages insights from solving prior tasks, with adaptive processes potentially employing machine learning techniques. AutoML, focused on automating machine learning workflows, is highly relevant to meta-learning. Together, they enable artificial intelligence to autonomously select optimal self-learning methods and accelerate the discovery of new solutions without user intervention.