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。
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