que es Límite de conocimiento?

Enfoques de entrenamiento que permiten que un modelo siga aprendiendo de nuevos datos sin olvidar el conocimiento previo.

Entrenar un modelo más pequeño para imitar los resultados de un modelo más grande.

Técnicas que crean ejemplos de entrenamiento modificados para mejorar la generalización del modelo.

Un cambio en los datos de entrada del mundo real a lo largo del tiempo que puede degradar el rendimiento del modelo.

Capacitación continua sobre datos de dominios específicos para adaptar un modelo previamente entrenado a una tarea específica.

Qué tan bien se desempeña un modelo con datos nuevos e invisibles fuera del conjunto de entrenamiento.