如何让AI系统学得更好

人工智能系统很聪明。例如，它们可以比人类更好地识别模式。然而，人类仍然非常需要。你如何才能更好地驾驭这些人工智能系统?LIACS 讲师 Jan van Rijn 与许多同事一起写了一本关于此的书。我们问了他几个问题。

书中有什么内容，它是为谁准备的?

这本书是关于元学习的不同方面的。元学习意味着学习学习过程，它支持计算机专家更好地管理人工智能系统的学习过程。本书旨在让该领域的同事对元学习领域的当前技术有一个统一的看法。因为它是免费的，它也被用作硕士课程的教材。

元学习解决了什么问题?

Van Rijn：人工智能系统比人类更擅长识别模式。然后必须满足一些条件。例如，必须有足够的优质数据，必须选择好的模型类型。

数据科学领域著名的模型类型包括神经网络、决策树和所谓的高斯过程(来自数学的模型类型，编辑)。这些模型可以识别数据中的模式。模型类型具有控制学习过程的不同参数。所有这些参数都必须正确选择。当满足这个条件时，它通常会产生出色的性能，但如果不满足，人工智能系统的性能就会令人失望。因此，人类专业知识仍然很重要，以指导这些系统的学习过程。

这个问题有什么解决办法?

然后，您会查看以前的学习过程，以及是否可以将其中的课程转移到未来的学习过程中。例如，您可以支持人类专家选择模型类型或微调上述参数。

元学习还能用来做什么?

例如，当可用数据很少时。在某些情况下，您可以将数据从一个域传输到可用数据很少的域。这对于医疗应用非常有用，例如，在经常缺乏数据的情况下。