Apa itu Pemutusan Pengetahuan?

Pendekatan pelatihan yang memungkinkan model terus belajar dari data baru tanpa melupakan pengetahuan sebelumnya.

Melatih model yang lebih kecil untuk meniru keluaran model yang lebih besar.

Teknik yang membuat contoh pelatihan yang dimodifikasi untuk meningkatkan generalisasi model.

Pergeseran data masukan dunia nyata dari waktu ke waktu yang dapat menurunkan performa model.

Melanjutkan pelatihan pada data spesifik domain untuk mengadaptasi model yang telah dilatih sebelumnya ke tugas tertentu.

Seberapa baik performa model pada data baru yang tidak terlihat di luar set pelatihan.