Negli ultimi tre decenni circa, la ricerca sull’apprendimento automatico e il data mining ha portato a un’ampia varietà di algoritmi che apprendono funzioni generali dall’esperienza. Man mano che l’apprendimento automatico sta maturando, ha iniziato a effettuare con successo la transizione dalla ricerca accademica a varie applicazioni pratiche. Tecniche generiche come gli alberi decisionali e le reti neurali artificiali, ad esempio, vengono ora utilizzate in varie applicazioni commerciali e industriali. Imparare ad apprendere è una nuova entusiasmante direzione di ricerca nell'ambito dell'apprendimento automatico. Similmente ai tradizionali algoritmi di apprendimento automatico, i metodi descritti in Imparare ad apprendere inducono funzioni generali dall'esperienza. Tuttavia, il libro indaga gli algoritmi che possono cambiare il modo in cui generalizzano, vale a dire, esercitano il compito di apprendimento stesso e lo migliorano. Per illustrare l’utilità di imparare ad apprendere, vale la pena confrontare l’apprendimento automatico con l’apprendimento umano. Gli esseri umani incontrano un flusso continuo di compiti di apprendimento. Non apprendono solo concetti o abilità motorie, apprendono anche i pregiudizi, cioè imparano a generalizzare. Di conseguenza, gli esseri umani sono spesso in grado di generalizzare correttamente partendo da pochissimi esempi: spesso basta un solo esempio per insegnarci qualcosa di nuovo. Una comprensione più approfondita dei programmi informatici che migliorano la loro capacità di apprendimento può avere un grande impatto pratico nel campo dell’apprendimento automatico e oltre. Negli ultimi anni, il campo ha compiuto progressi significativi verso una teoria dell’imparare ad apprendere insieme a nuovi algoritmi pratici, alcuni dei quali hanno portato a risultati impressionanti nelle applicazioni del mondo reale. Learning to Learn fornisce un'indagine su alcuni dei nuovi approcci di ricerca più interessanti, scritti da importanti ricercatori del settore. Il suo obiettivo è indagare l'utilità e la fattibilità dei programmi per computer in grado di imparare ad apprendere, sia da un punto di vista pratico che teorico.
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