تحولات و رویکردهای نوین در فرایادگیری از تئوری تا کاربردهای عملی در یادگیری تطبیقی

فرایادگیری یا یادگیری برای یادگیری با توانمندسازی مدلها برای سازگاری سریع با وظایف جدید با حداقل دادهها، چشم انداز یادگیری ماشین را متحول کرده است. این مقاله به بررسی تحولات و رویکردهای جدید در فرایادگیری از جمله گذار از مهندسی ویژگی دستی به روشهای مبتنی بر یادگیری عمیق، ظهور تکنیکهای مبتنی بر گرادیان مانند فرایادگیری مدل آگنوستیک و نوآوریهائی مانند شبکههای عصبی تقویت شده با حافظه و جستجوی معماری عصبی می پردازد. این پیشرفتها به طور قابل توجهی سازگاری و مقیاس پذیری مدلهای فرایادگیری را افزایش داده و آنها را در کاربردهائی مانند آموزش شخصی سازی شده، تشخیصهای مراقبتهای بهداشتی، رباتیک و توصیه محتوا موثرتر کرده است. با وجود این، پیشرفتها چالشهای مربوط به پیچیدگی محاسباتی، مقیاس پذیری و تنوع وظایف همچنان باقی می مانند. این مقاله با بیان جهتهای بالقوه آینده و تاثیر گسترده تر فرایادگیری بر سیستمهای یادگیری تطبیقی و فناوریهای هوشمند، به پایان میرسد.

کلیدواژه ها:

فرایادگیری ، فرایادگیری مدل آگنوستیک ، یادگیری تطبیقی ، یادگیری با تعداد کم نمونه ، شبکههای عصبی تقویت شده با حافظه