O que é Continual Learning?
É a capacidade da inteligência artificial de se manter constantemente atualizada sem esquecer informações antigas enquanto aprende novas informações.
Definição
Normalmente, os modelos de inteligência artificial congelam o seu conhecimento assim que são treinados. O aprendizado contínuo permite que o modelo se atualize à medida que encontra novos dados em um ambiente ativo, sem excluir ou misturar dados antigos. Isto é semelhante à forma como as pessoas continuam a aprender ao longo da vida depois de se formarem na escola.
Como funciona
Embora o sistema integre novos dados recebidos no conjunto de informações existentes, ele utiliza mecanismos de controle especiais que evitam que informações antigas sejam sobrescritas.
Onde é usado
É utilizado em sistemas de previsão de mercado, motores de recomendação que mudam de acordo com as preferências do usuário e robôs que trabalham em condições ambientais em constante mudança.
Costuma ser confundido com
Pode ser confundido com ajuste fino, mas o ajuste fino geralmente é uma atualização única, enquanto o aprendizado contínuo é um processo contínuo.
Perguntas frequentes
Por que o modelo esquece informações antigas?
Se novos dados substituirem dados antigos, a inteligência artificial “esquece” o que aprendeu antes, ou ocorre uma situação chamada “esquecimento catastrófico”.
Este método é válido para todos os modelos?
Não, requer uma arquitetura especial e fluxo de dados constante.
Termos relacionados
Esta explicação foi escrita em linguagem simples para a TreScout e traduzida automaticamente do original em turco · a versão turca é a que vale. Se algo parecer errado ou faltando, escreva para hello@trescout.com. Ler em turco →