user
Шта је мета-учење?
assistant
Mета-учење је способност да се научи како да се учи и важан је за неке системе ВИ, јер им омогућава да се боље прилагоде и буду флексибилнији у решавању нових проблема. 

Идеја се базира на томе да мета-учење настаје спонтано из основних механизама, као што су систем учења са краткорочном меморијом и окружење за обуку које га излаже низу или расподели међусобно повезаних задатака. Још занимљивије је то што у овом приступу нема посебног механизма који подржава мета-учење. 

Постоје различити начини на које машине уче. Неки се заснивају на предвиђању будућих догађаја, док други користе информације које су већ сачуване. Систем који користи “model-based” учење, док извршава задатке такође предвиђа исходе будућих стања, вођен концептом прилагођавања или адаптивног понашања. На тај начин агент мења свој модел у складу са задатком ажурирајући своју унутрашњу поставку да би се ускладила са посматраним подацима. 

За разлику од тога, “model-free” учење се ослања на алгоритме учења где се задржавају похрањене информације у тренутном стању како би се избегло рачунање експлицитног модела задатка. Социјална когниција има неке сличности са мета-учењем, иако социјална когниција више ставља акценат на атрибуције него на будуће предвиђање последица. 