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在大数据发展的背景下 ， 机器学习算法的出现对数据挖掘具有里程碑意义 。 过去 ， 缺乏大数据支持的人工智能 ， 作为一种旨在模仿人类认知功能的机器智能 ， 由于处理器速度慢 ， 数据量小 ， 无法达到智能化的效果 。 现在的大数据为人工智能提供了条件 ， 让人工智能技术实现真正的智能 。 大数据与人工智能的紧密结合 ， 是人类历史进步的一个重要里程碑 ， 也让公众对人工智能技术越来越关注 。
然而 ， 随着人工智能时代的到来 ， 机器学习的发展遇到了很多挑战 ， 包括对决策的需求增加、预测效率和预测准确性等问题 。 此外 ， 成功案例主要集中在可以收集或模拟大量数据的领域和可以使用大量计算资源的领域 ， 不包括许多数据稀缺或昂贵或计算资源不可用的领域 。 为了突破这些限制 ， 商业机器学习用户和大数据挖掘工具用户都迫切需要一种可以独立学习模型和预测的算法 ， 因此元学习应运而生 。
【机器学习|在大数据发展的背景下，机器学习算法的出现具有里程碑意义】元学习旨在根据多种学习情况的经验提供解决机器学习的许多传统挑战的机会 ， 包括数据和计算瓶颈 ， 以及泛化 。 元学习作为一种神经网络模型 ， 为解决大数据中机器学习面临的问题提供了一种可靠的创新方法 ， 目前其发展势头非常迅猛 。 进入大数据新时代以来 ， 人工智能在人们的生活中得到了广泛的应用；无论是工作、学习还是娱乐 ， 都离不开人工智能 。
人工智能技术的生产和应用 ， 不仅丰富了人们的生活 ， 还提高了工作效率 ， 带动了更多新的机器学习技术的显着发展 。 随着元学习思想的提出 ， 它得到了广泛的应用 。 元学习的应用涉及教育学、心理学、物理学等领域 ， 但这些领域的应用大多还停留在探索阶段 。 随着元学习和机器学习在人工智能领域的大量应用后开始相互融合 ， 在大数据的推动下 ， 公众对元学习的理解开始逐渐从理论、模型、算法步骤扩展到应用 。
随着大规模神经网络的火爆发展 ， 其性能受限于训练集大小的弊端逐渐显现 。 如果训练集包含的样本太少 ， 就会出现网络过拟合 ， 难以发挥深度网络的潜力 。)因此 ， 元学习在小样本学习中的应用逐渐被人们所重视 ， 并在该领域得到了广泛的应用 。 近来有很多小样本学习方法可以在图像分类任务性能上与元学习相媲美 ， 但它们只是为分类而设计的 ， 不容易用于物体检测任务 。
元学习技术利用历史任务积累的元知识作为先验知识 ， 然后学习少量的目标样本以快速掌握新任务 ， 有效改进训练方法和训练时间 ， 对未知场景具有很强的适应性 。 因此 ， 基于元学习的少镜头学习技术也广泛应用于分类、目标检测、视频合成等工作 。 在这些工作中 ， 新类别的样本通常稀缺或难以获得 。 此外 ， 实际应用中的各种因素也比实验复杂得多 。
一些实际要测试的数据也是易变的 ， 这可能会导致数据与训练数据不同的情况 。 对于传统的机器学习算法 ， 尤其是基于深度学习的方法 ， 在学习新任务时需要大规模的标注训练集 ， 即使模型在其他分类问题上进行了预训练 ， 因此在上述场景中应用难度较大.然而 ， 与传统的机器学习算法相反 ， 元学习旨在解决学习新任务时数据受限的问题 。 因此 ， 在上述少样本学习的应用过程中 ， 对目标样本数量的依赖也会大大提高 。
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