論文の概要: AwesomeMeta+: A Mixed-Prototyping Meta-Learning System Supporting AI Application Design Anywhere
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12921v3
- Date: Tue, 15 Apr 2025 03:14:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-16 19:16:12.264127
- Title: AwesomeMeta+: A Mixed-Prototyping Meta-Learning System Supporting AI Application Design Anywhere
- Title(参考訳): AwesomeMeta+:AIアプリケーション設計を支援する混合プロトタイピングメタラーニングシステム
- Authors: Jingyao Wang, Yuxuan Yang, Wenwen Qiang, Changwen Zheng, Fuchun Sun,
- Abstract要約: AwesomeMeta+は、メタ学習の重要なコンポーネントを標準化するために設計されたプロトタイピングと学習システムである。
設計からデプロイメントまで、メタ学習システムエンジニアリングのライフサイクル全体をサポートするために開発されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 26.774915735789595
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- 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 designed to standardize the key components of meta-learning within the context of systems engineering. It standardizes different components of meta-learning and uses a building block metaphor to assist in model construction. By employing a modular, building-block approach, AwesomeMeta+ facilitates the construction of meta-learning models that can be adapted and optimized for specific application needs in real-world systems. The system is developed to support the full lifecycle of meta-learning system engineering, from design to deployment, by enabling users to assemble compatible algorithmic modules. We evaluate AwesomeMeta+ through feedback from 50 researchers and a series of machine-based tests and user studies. The results demonstrate that AwesomeMeta+ enhances users' understanding of meta-learning principles, accelerates system engineering processes, and provides valuable decision-making support for efficient deployment of meta-learning systems in complex application scenarios.
- 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)は、モデルが様々なタスクから学習することで、優れた一般化能力を身につけることができる。
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,システム工学の文脈においてメタラーニングの重要なコンポーネントを標準化するためのプロトタイプと学習システムであるAwesomeMeta+を開発した。
メタ学習のさまざまなコンポーネントを標準化し、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を使用する。
モジュラーでビルディングブロックのアプローチを採用することで、AwesomeMeta+は、現実世界のシステムで特定のアプリケーションのニーズに適応し、最適化できるメタラーニングモデルの構築を容易にする。
このシステムは、ユーザが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によって、設計からデプロイメントまで、メタラーニングシステムエンジニアリングの全ライフサイクルをサポートするために開発されている。
我々はAwesomeMeta+を50人の研究者のフィードバックと一連のマシンベースのテストとユーザスタディによって評価した。
その結果,AwesomeMeta+はメタラーニングの原則に対するユーザの理解を高め,システムエンジニアリングプロセスの促進を図り,複雑なアプリケーションシナリオにおけるメタラーニングシステムの効率的なデプロイに有用な意思決定支援を提供することがわかった。
関連論文リスト
- Adaptive Orchestration of Modular Generative Information Access Systems [59.102816309859584]
将来のモジュラー生成情報アクセスシステムのアーキテクチャは、単に強力なコンポーネントを組み立てるだけでなく、自己組織化システムを実現するだろう、と我々は主張する。
この観点は、IRコミュニティに適応的で自己最適化的で将来的なアーキテクチャを開発するためのモジュラーシステム設計を再考するよう促す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-24T11:35:43Z) - ConML: A Universal Meta-Learning Framework with Task-Level Contrastive Learning [49.447777286862994]
ConMLは、さまざまなメタ学習アルゴリズムに適用可能な、普遍的なメタ学習フレームワークである。
我々は、ConMLが最適化ベース、メートル法ベース、およびアモータイズベースメタ学習アルゴリズムとシームレスに統合できることを実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-08T12:22:10Z) - Experimenting with Multi-Agent Software Development: Towards a Unified Platform [3.3485481369444674]
大規模言語モデルは、ソフトウェア開発プロセス全体を通してAI駆動技術を実装することで、ソフトウェア工学を再定義している。
本研究は,複数の人工知能エージェントを用いて,ユーザの要求を適切に構成された納品物に変換するプロセスを自動化する統一プラットフォームを開発することを目的とする。
プラットフォームはタスクを整理し、セキュリティとコンプライアンスを実行し、非機能要件の設計パターンと改善を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-08T07:27:01Z) - Advances and Challenges in Meta-Learning: A Technical Review [7.149235250835041]
メタ学習は、複数のタスクから知識を得る能力を持つ学習システムに力を与える。
このレビューは、データの不足や入手コストの低い実世界のアプリケーションにおいて、その重要性を強調している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-10T17:32:15Z) - Modular Deep Learning [120.36599591042908]
トランスファーラーニングは近年、機械学習の主要なパラダイムとなっている。
負の干渉を伴わずに複数のタスクを専門とするモデルを開発する方法はまだ不明である。
これらの課題に対する有望な解決策として、モジュール型ディープラーニングが登場した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-22T18:11:25Z) - Concept Discovery for Fast Adapatation [42.81705659613234]
データ特徴間の構造をメタラーニングすることで、より効果的な適応を実現する。
提案手法は,概念ベースモデル非依存メタラーニング(COMAML)を用いて,合成されたデータセットと実世界のデータセットの両方に対して,構造化データの一貫した改善を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-19T02:33:58Z) - Learning with Limited Samples -- Meta-Learning and Applications to
Communication Systems [46.760568562468606]
メタ学習は、新しいタスクに迅速に適応できる学習アルゴリズムを最適化する。
このレビュー・モノグラフは、原則、アルゴリズム、理論、工学的応用をカバーし、メタラーニングの紹介を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-03T17:15:36Z) - On the Effectiveness of Fine-tuning Versus Meta-reinforcement Learning [71.55412580325743]
本稿では,新しいタスクを微調整したマルチタスク事前学習がメタテスト時間適応によるメタ事前学習と同等かそれ以上に機能することを示す。
マルチタスク事前学習はメタRLよりもシンプルで計算的に安価である傾向があるため、これは将来の研究を奨励している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-07T13:24:00Z) - Learning Multi-Objective Curricula for Deep Reinforcement Learning [55.27879754113767]
深部強化学習(DRL)のサンプル効率と最終性能を向上させるために,各種自動カリキュラム学習(ACL)手法が提案されている。
本稿では,多目的だがコヒーレントなカリキュラムを作成するための統合された自動カリキュラム学習フレームワークを提案する。
既存の手設計のカリキュラムパラダイムに加えて,抽象カリキュラムを学習するためのフレキシブルなメモリ機構を設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-06T19:30:25Z) - Panoramic Learning with A Standardized Machine Learning Formalism [116.34627789412102]
本稿では,多様なMLアルゴリズムの統一的な理解を提供する学習目的の標準化された方程式を提案する。
また、新しいMLソリューションのメカニック設計のガイダンスも提供し、すべての経験を持つパノラマ学習に向けた有望な手段として機能する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-17T17:44:38Z) - A Metamodel and Framework for Artificial General Intelligence From
Theory to Practice [11.756425327193426]
本稿では,自律学習と適応性を大幅に向上させるメタモデルに基づく知識表現を提案する。
我々は,時系列解析,コンピュータビジョン,自然言語理解といった問題にメタモデルを適用した。
メタモデルの驚くべき結果のひとつは、新たなレベルの自律的な学習と、マシンインテリジェンスのための最適な機能を可能にするだけでなく、それを可能にすることだ。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-11T16:45:58Z) - Online Structured Meta-learning [137.48138166279313]
現在のオンラインメタ学習アルゴリズムは、グローバルに共有されたメタラーナーを学ぶために限られている。
この制限を克服するオンライン構造化メタラーニング(OSML)フレームワークを提案する。
3つのデータセットの実験は、提案フレームワークの有効性と解釈可能性を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-22T09:10:31Z) - Meta-Learning Requires Meta-Augmentation [13.16019567695033]
メタラーニングのオーバーフィッティングの2つの形態を記述し、それらが共通のベンチマークで実験的に現れることを示す。
次に,メタ拡張を議論するために情報理論の枠組みを用いる。これは,ベース学習者やモデルが自明な解を学習することを妨げるランダム性を追加する方法である。
メタ強化は,最近提案されたメタ正規化技術に対して大きな相補的利益をもたらすことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-10T18:04:04Z) - A Comprehensive Overview and Survey of Recent Advances in Meta-Learning [0.0]
メタラーニングはラーニング・トゥ・ラーン(Learning-to-Lern)とも呼ばれる。
メタラーニング手法は,ブラックボックスメタラーニング,メトリックベースメタラーニング,階層型メタラーニング,ベイズ的メタラーニングフレームワークである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-17T03:11:08Z) - Meta-Baseline: Exploring Simple Meta-Learning for Few-Shot Learning [79.25478727351604]
評価基準に基づいて,分類済みモデル全体に対するメタラーニング(メタラーニング)を提案する。
我々は,この単純な手法が標準ベンチマークにおける最先端手法との競合性能を達成するのを観察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-09T20:06:36Z) - Revisiting Meta-Learning as Supervised Learning [69.2067288158133]
メタラーニングと従来の教師付き学習の関連性を再考し,強化することで,原則的,統一的なフレームワークの提供を目指す。
タスク固有のデータセットとターゲットモデルを(機能、ラベル)サンプルとして扱うことで、多くのメタ学習アルゴリズムを教師付き学習のインスタンスに還元することができる。
この視点は、メタラーニングを直感的で実践的なフレームワークに統一するだけでなく、教師付き学習から直接洞察を伝達してメタラーニングを改善することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-03T06:13:01Z) - Automated Relational Meta-learning [95.02216511235191]
本稿では,クロスタスク関係を自動的に抽出し,メタ知識グラフを構築する自動リレーショナルメタ学習フレームワークを提案する。
我々は,2次元玩具の回帰と少数ショット画像分類に関する広範な実験を行い,ARMLが最先端のベースラインよりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-03T07:02:25Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。