論文の概要: AwesomeMeta+: Bridging the Technical Barriers to Meta-Learning via A Prototyping and Learning System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12921v2
- Date: Wed, 18 Dec 2024 02:08:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-19 16:47:24.818928
- Title: AwesomeMeta+: Bridging the Technical Barriers to Meta-Learning via A Prototyping and Learning System
- Title（参考訳）: AwesomeMeta+: プロトタイピングと学習システムによるメタラーニングへの技術的障壁のブリッジ
- Authors: Jingyao Wang, Yuxuan Yang, Wenwen Qiang, Changwen Zheng,
- Abstract要約: AwesomeMeta+は、メタ学習のさまざまなコンポーネントを標準化するプロトタイピングと学習システムである。
実際にアプリケーションのニーズを満たすために、互換性のあるアルゴリズムモジュールを組み立てることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.495894231743497
- License:
- Abstract: Meta-learning, also known as "learning to learn", enables models to acquire great generalization abilities by learning from various tasks. Recent advancements have made these models applicable across various fields without data constraints, offering new opportunities for general artificial intelligence. However, applying these models can be challenging due to their often task-specific, standalone nature and the technical barriers involved. To address this challenge, we develop AwesomeMeta+, a prototyping and learning system that standardizes different components of meta-learning and uses a building block metaphor to assist in model construction. AwesomeMeta+ allows users to assemble compatible algorithm modules to meet the application needs in practice. To optimize AwesomeMeta+, we provide the interface to 50 researchers and refine the design based on their feedback. Through machine-based testing and user studies, we demonstrate that AwesomeMeta+ enhances users' understanding of the related technologies and accelerates their engineering processes by offering guidance for meta-learning deployments.
- Abstract（参考訳）: メタラーニング(メタラーニング、メタラーニング、メタラーニング、メタラーニング、メタラーニング、メタラーニング、メタラーニング、メタラーニング、メタラーニング、メタラーニング、メタラーニング、メタラーニング、メタラーニング、メタラーニング、メタラーニング、メタラーニング、メタラーニング、メタラーニング、メタラーニング、メタラーニング、メタラーニング、メタラーニング、メタラーニング、メタラーニング、メタラーニング、メタラーニング、メタラーニング、メタラーニング、メタラーニング、メタラーニング、メタラーニング)は、モデルが様々なタスク
近年の進歩により、これらのモデルはデータ制約なしに様々な分野に適用可能となり、汎用人工知能の新しい機会がもたらされた。
しかしながら、これらのモデルを適用することは、しばしばタスク固有の独立した性質と関連する技術的な障壁のため、難しい場合がある。
この課題に対処するために,メタラーニングの異なるコンポーネントを標準化するプロトタイピングと学習システムであるAwesomeMeta+を開発し,モデル構築を支援するためにビルディングブロックメタファーを使用する。
AwesomeMeta+は、ユーザーが実際にアプリケーションのニーズを満たすために互換性のあるアルゴリズムモジュールを組み立てることを可能にする。
AwesomeMeta+を最適化するために、50人の研究者にインターフェースを提供し、フィードバックに基づいて設計を洗練します。
マシンベースのテストとユーザスタディを通じて,AwesomeMeta+がユーザによる関連技術に対する理解を高め,メタラーニングデプロイメントのガイダンスを提供することで,エンジニアリングプロセスの促進を図っている。
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