Meta-Lernen bezeichnet im Bereich des maschinellen Lernens eine Technik, bei der ein Modell nicht nur eine bestimmte Aufgabe lernt, sondern vielmehr die Fähigkeit entwickelt, wie es effizient lernen kann. Dieser Ansatz ermöglicht es dem System, seine Lernstrategien und -prozesse selbst zu optimieren, anstatt sich ausschließlich auf die Lösung einer spezifischen Aufgabe zu konzentrieren. Meta-Lernen wird oft als „Lernen, wie man lernt“ bezeichnet und ist eng mit dem Konzept des „Learning to Learn“ verbunden.
Ein zentraler Aspekt des Meta-Lernens ist die Fähigkeit eines Modells, seine eigenen Lernalgorithmen zu analysieren und zu verbessern. Dies kann beispielsweise durch die Anpassung von Hyperparametern, die Optimierung von Lernstrategien oder die Auswahl geeigneter Modelle für bestimmte Aufgaben erfolgen. Meta-Lernen ist besonders nützlich in Szenarien, in denen die verfügbaren Trainingsdaten begrenzt sind oder die Aufgaben sehr vielfältig sind. Indem das Modell lernt, wie es am effektivsten lernen kann, kann es seine Leistung bei neuen, unbekannten Aufgaben deutlich verbessern.
Ein Beispiel für Meta-Lernen ist die Few-Shot-Learning-Technik. Hierbei lernt ein Modell, eine Aufgabe zu lösen, obwohl es nur über sehr wenige Beispiele verfügt. Dies wird möglich, indem das Modell seine Lernfähigkeit auf Basis von Erfahrungen aus anderen Aufgaben generalisiert. Meta-Lernen ist somit ein wichtiger Schritt auf dem Weg zu autonomeren und anpassungsfähigeren künstlichen Intelligenzen, die in der Lage sind, sich an veränderte Anforderungen und neue Herausforderungen anzupassen.