Descripción
Las redes neuronales profundas (DNN, por sus siglas en inglés) con sus algoritmos densos y complejos ofrecen posibilidades reales para la Inteligencia Artificial General (AGI, por sus siglas en inglés). El metaaprendizaje con DNNs acerca mucho más la AGI: agentes artificiales que resuelven tareas inteligentes que los seres humanos pueden lograr, incluso trascendiendo lo que pueden lograr. Meta-Learning: Theory, Algorithms and Applications muestra cómo el metaaprendizaje en combinación con las DNNs avanza hacia la AGI.
Meta-Learning: Theory, Algorithms and Applications explica los fundamentos del metaaprendizaje al responder a estas preguntas: ¿Qué es el metaaprendizaje?; ¿por qué necesitamos el metaaprendizaje?; ¿cómo los mecanismos de metaaprendizaje auto-mejorados se dirigen hacia la AGI?; ¿cómo podemos usar el metaaprendizaje en nuestro enfoque a escenarios específicos? El libro presenta los antecedentes de siete paradigmas principales: metaaprendizaje, aprendizaje de pocas muestras, aprendizaje profundo, aprendizaje por transferencia, aprendizaje automático, modelado probabilístico e inferencia bayesiana. Luego explica importantes mecanismos de vanguardia y sus variantes para el metaaprendizaje, incluidas las redes neuronales con memoria aumentada, las metaredes, las redes neuronales siamesas convolucionales, las redes de emparejamiento, las redes prototípicas, las redes de relación, el metaaprendizaje LSTM, el metaaprendizaje agnóstico al modelo y el algoritmo Reptile.
El libro profundiza en casi 200 algoritmos de metaaprendizaje de vanguardia de conferencias de primer nivel (p. ej., NeurIPS, ICML, CVPR, ACL, ICLR, KDD). Investiga sistemáticamente 39 categorías de tareas de 11 campos de aplicación del mundo real: Visión por Computadora, Procesamiento del Lenguaje Natural, Metaaprendizaje por Refuerzo, Salud, Finanzas y Economía, Materiales de Construcción, Redes Neuronales Gráficas, Síntesis de Programas, Ciudad Inteligente, Sistemas Recomendados y Ciencia del Clima. Cada campo de aplicación concluye analizando las tendencias futuras o resumiendo los recursos disponibles.
Meta-Learning: Theory, Algorithms and Applications es un gran recurso para comprender los principios del metaaprendizaje y para aprender algoritmos de metaaprendizaje de vanguardia, lo que brinda a estudiantes, investigadores y profesionales de la industria la capacidad de aplicar el metaaprendizaje para diversas aplicaciones novedosas.
Autor: Lan Zou
Editorial: Academic Press
Publicado: 11/08/2022
Páginas: 402
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.52 libras
Tamaño: 9.25 alto x 7.50 ancho x 0.83 profundidad
ISBN13: 9780323899314
ISBN10: 0323899315
Categorías BISAC:
- Informática | Inteligencia Artificial | General
- Informática | Ciencia de Datos | Redes Neuronales
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