Метаобучение — это метод в машинном обучении, позволяющий системам адаптировать процесс обучения на основе опыта выполнения различных задач. Он включает автоматическую оптимизацию гиперпараметров, выбор архитектуры моделей и определение стратегий обучения. Системы накапливают метазнания, которые помогают эффективно решать новые задачи, опираясь на опыт предыдущего обучения. Этот подход активно используется в таких областях, как few-shot learning, transfer learning и адаптивные системы обучения.