Почему нам нужно постоянное обучение моделям искусственного интеллекта | На пути к науке о данных
• Модели искусственного интеллекта имеют срок годности из-за постоянных изменений в данных. • Непрерывное обучение - подход к моделям ИИ, основанный на постоянном обновлении данных. • Адаптивное обучение с помощью непрерывного обучения (CL) - альтернатива переобучению модели при изменении окружающей среды. • В CL важно найти баланс между стабильностью модели и ее пластичностью. • Существуют различные подходы к построению адаптивных моделей: упорядочение, воспроизведение, оптимизация, представительство, архитектура. • Оценка производительности моделей CL включает общую оценку, стабильность памяти, пластичность обучения. • Непрерывное обучение направлено на устранение недостатка современных моделей ИИ - изменения данных со временем. • Методы непрерывного обучения могут быть полезны в редактировании модели, персонализации, обучении на устройстве, быстром переобучении с теплым стартом, обучении с подкреплением. • В области методов непрерывного обучения есть много возможностей для совершенствования.
Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А бот опубликовал пост в Сетке.
