【機器學習2021】元學習 Meta Learning (一) - 元學習跟機器學習一樣也是三個步驟

[@影武者-x9k]

老师真是中文世界的吴恩达

[@jiyuefan7026]

不是吴孟达吗?

[@hudsonvan4322]

developement set 就是 validation set 嗎? 還是 developement set 是另一組測試集，專門用來挑選參數組合，但不參與訓練、也不用來作為最終測試?

[@gina2237]

是的。Validation set 有時候又被稱為 developement set :)

[@冠維陳-y9z]

不太清楚要怎麼用 RL 硬 train 一發QQ

[@herfstvollemaan544]

是不是meta learning 得出來的 f* 就是所有做同類型task 的standard mode/ standard solutionl呢。 f* 會不會比自己調hyperparameter的mechine learning model 更厲害呢?

[@bingbingsun6304]

meta-learning 最近好像不火了，大家都知道有什么最新的进展吗？

[@SkayChen]

看起來就是：
1. 拿解問題a的ml model，用問題a的data train完後
2. 再另外準備解問題b（另一個ml問題）的model，用問題b的data train完後
3. 兩個model用一個model評分function，來看或決定/定義，我們要解的問題，有沒有被model learning 起來

[@alexlin4535]

想請問一下maml學習的初始參數 有包括個別task model的hyperparameters嗎?

[@TheBest-su2di]

讲的好清楚呀，我怎么才想起来回来看呢。。。哎

[@archiCrow1989]

meta是指data的data, 以股票舉例一檔股的股價走勢是data, 而k線就是股價的meta

[@jeffkevin3]

那叫 metadata 吧？

[@陈路达-Glenn]

请教一下，当test task里的training data输入learned "learning algorithm"里时还需要finetune吗?

[@aaronye4857]

卡位看看十年後老師的預言會不會成真

[@王森-h9m]

和老师来个十年之约

[@henrymiller5709]

李老师讲的很清晰

[@Strangeli-r5i]

This is an autolearn, isn't it? Find the best autolearn model that fits all task, automatically search best model and best hyper-parameters.

[@feixiongluo4198]

This lecture is confusing for me. I don't understand how to use meta learning after the class.

[@yeah6732]

老师能不能上传一个讲“NORMALIZING FLOW”的视频。谢谢老师！

[@haoheliu1425]

老师之前发过的 也讲的很好

[@linjasper152]

Meta learning 是商業公司想出來的吧 這種硬train 硬爆學界搞不起來

[@asdsliet]

老師好，謝謝您的分享
想請教一下，聽完老師對meta learning的介紹之後，覺得很多概念好像跟AutoML還有Hyperparameter optimization很像，只是meta learning是應用在多個task上，所以想請問老師能否對於兩者之間的異同分享一些看法呢?

[@jeffkevin3]

補一個點：AutoML 和 Hyperparameter optimization 都是 meta learning 的一部分喔

[@asdsliet]

原來如此
謝謝分享!

[@mllo2003]

@@jeffkevin3 這就是傳說中的建成嗎?

[@jeffkevin3]

@@mllo2003 你聽到了什麼傳說？ 😛

[@ninglu619]

@@jeffkevin3 感觉就是狄仁杰和元芳一样。对老师讲解的补充解释很好。谢谢你们分享slides和video。

[@DED_Search]

43:50 老师说的是什么？Roga? 挠头

[@jeffkevin3]

RL (reinforcement learning，強化式學習), GA (genetic algorithms，基因演算法)

[@DED_Search]

@@jeffkevin3 感谢助教

[@jeffkevin3]

@@DED_Search 你怎麼知道我是助教…… 🤣

[@DED_Search]

@@jeffkevin3 讲meta learning的助教叫陈建成 我以为是你 说错了 不要介意 😂

[@jeffkevin3]

@@DED_Search 娃，你猜中了，是我沒錯 :-) （上一句我沒有否認喔 ;-) ）
ཥཥཥ 赏你几个豌豆射手 ཤཤཤ

[@zhongzhongclock]

和meta有关的另一个词更有名：meta-physics，中文翻译做: 形而上学。

[@jeffkevin3]

meta 本身是來自 μετά 這個希臘單字，本身是個介系詞。
而古希臘文有個特性，就是介系詞的意思會根據後面所接的名詞格不同會產生不同意思。
因此 meta 可以當作 1)「之上」和「之後」或 2) 「之中」的意思
meta-physics 是 μετά + φύσις (nature，後來被用做物理) 意思是「講完自然之後、在一般自然之上的東西」所以叫形上學，字面對譯可以翻成「形(physic)上(meta-)學(-s)」

[@yeah6732]

老师讲得好清楚！！ 台湾的大学老师上课都这么生动而且清楚吗？当时应该申请去台湾留学！！

[@taoo4612]

同感但是应该不是很好申请。TH-cam有个台大开放课堂的账号可以去看看。

[@deskeyi]

原來老師是林軒田老師的學生😂我連著聽的

[@jijie133]

Great video!

[@xianlonghou]

Awesome tutorial

[@simonyue3986]

果然ai界都是起名大师

[@DED_Search]

老师居然都知道flag 大公司 🤣

[@向熠向]

看到最后感觉陷入套娃了😀

[@客家饒舌執牛耳]

7/18 簽

[@alexlin4535]

想請問一下maml學習的初始參數 有包括個別task model的hyperparameters嗎?