Meta-învățarea (meta-learning), cunoscută și ca „învățare de nivel superior” sau „învățare de a învăța”, este o abordare din inteligența artificială în care un model învață să își îmbunătățească propriul proces de învățare. Scopul este ca modelul să generalizeze mai eficient la sarcini noi, având nevoie de foarte puține date pentru a se adapta rapid.
Această tehnică este folosită în contexte precum învățarea few-shot sau zero-shot, roboți autonomi și personalizarea rapidă a modelelor AI pentru utilizatori sau domenii specifice. Meta-învățarea este considerată un pas important spre inteligența artificială generală (AGI), deoarece apropie sistemele de capacitatea umană de a învăța rapid din puține exemple și de a transfera cunoștințele între sarcini diferite.
