Mis on pidev õppimine ja mis on katastroofilise unustamise probleem?

Pidev õpe — on masinõppe mudeli võime õppida järjepidevalt uutest andmetest, unustamata eelnevalt omandatud teadmisi. See on oluline süsteemidele, mis peavad kohanema muutuvate tingimustega ilma, et oleks vaja nullist uuesti treenida.

Katafati unustamise probleem tekib, kui mudel uute andmetega treenides kaotab võime õigesti töötada varem õpitud ülesannete või andmetega. See on seotud sellega, et mudeli kaalude uuendamine uute andmete jaoks võib «üles kirjutada» varasemalt omandatud teadmisi.

Selle probleemi lahendamiseks kasutatakse erinevaid meetodeid:

• Regulaarne, mis piirab oluliste mudeli parameetrite muutusi.
• Mälu kasutamine, et salvestada näiteid varasematest ülesannetest (replay).
• Arhitektuurilised lahendused, näiteks mudeli jagamine osadeks erinevate ülesannete jaoks.

Nii võimaldab pidev õpe mudelitel tõhusalt õppida uutest andmetest, kaotamata vana teadmisi, mis on kriitiline pikaajaliste AI rakenduste jaoks.