
As artificial intelligence applications have rapidly expanded, it has become an important topic of discussion that models must not only achieve high accuracy but also adapt quickly to new situations. In scenarios where the amount of data is limited, traditional machine learning approaches often prove inadequate. At this point, meta-learning, or the “learning to learn” approach, has emerged as a research field gaining increasing attention in software and artificial intelligence over the past few
ENELİF İMRAN ÇOBANOĞLU

Yapay zekâ uygulamalarının hızla yaygınlaşmasıyla birlikte, modellerin yalnızca yüksek doğruluk elde etmesi değil, aynı zamanda yeni durumlara ne kadar hızlı uyum sağlayabildiği de önemli bir tartışma konusu hâline gelmiştir. Özellikle veri miktarının sınırlı olduğu senaryolarda, geleneksel makine öğrenimi yaklaşımlarının yetersiz kalabildiği görülmektedir. Bu noktada meta-learning, yani “öğrenmeyi öğrenme” yaklaşımı, son yıllarda yazılım ve yapay zekâ alanında giderek daha fazla ilgi gören bir
TRELİF İMRAN ÇOBANOĞLU