Rezumați ideea cheie a acestui paragraf într-o singură propoziție.
Meta-învățarea sau învățarea de a învăța este o tehnică bine stabilită, care permite modelelor să se adapteze rapid la sarcini noi cu date limitate. Esența meta-învățării este de a învăța o bună predare a sarcinilor, ceea ce permite o ajustare rapidă a sarcinilor noi pe baza câtorva exemple. În timp ce meta-învățarea a demonstrat performanțe impresionante în diverse domenii, cum ar fi viziunea pe calculator, prelucrarea limbajului natural și învățarea prin întărire, există încă multe întrebări care trebuie abordate. Una dintre aceste întrebări este legată de înțelegerea factorilor care influențează performanța diferiților algoritmi de meta-învățare și modul în care acestea pot fi combinate în mod eficient.
Meta-învățarea, valorificarea cunoștințelor dobândite anterior, permite modelelor să se adapteze rapid la sarcini noi cu date minime, dar rămân întrebări cu privire la factorii care influențează performanța algoritmilor și combinațiile eficiente.