Zurück zu Glossary
Meta-Lernen
Lernen zu lernen — Training eines Modells auf einer Verteilung von Aufgaben, damit es sich schnell an neue Aufgaben mit minimalen Daten anpassen kann. Im Roboter-Lernen ermöglichen Meta-Lern-Ansätze wie MAML, ProMP und aufgabenbedingte Kontrollrichtlinien Few-Shot-Anpassung an neue Objekte, Umgebungen oder Aufgabenvariationen. Das Modell lernt eine Initialisierung oder Adaptationsstrategie, die über die Aufgabenverteilung hinweg breit wirksam ist.