Metaaprendizaje (Meta-Learning)

Es un subcampo dentro de la inteligencia artificial que se centra en diseñar modelos capaces de aprender a mejorar su propio proceso de aprendizaje.

En lugar de aportar directamente soluciones a problemas específicos, busca formular estrategias generales que puedan aplicarse a múltiples tareas o dominios.

Consiste en utilizar información obtenida de diversas tareas previas para acelerar y optimizar la adquisición de conocimiento en nuevas tareas.

Se apoya en la idea de tratar algoritmos de aprendizaje como si fueran datos y, mediante este enfoque, adaptar los modelos según el contexto o las necesidades cambiantes.

Sus aplicaciones incluyen la personalización de motores de recomendación, el diseño automático de arquitecturas de redes neuronales y la optimización de hiperparámetros.