Cos'è Perdita del benchmark?

Un test o un set di dati standardizzato utilizzato per misurare e confrontare le prestazioni del modello.

Tecniche che creano esempi di training modificati per migliorare la generalizzazione del modello.

Quando un modello memorizza i dati di addestramento e funziona male con input invisibili.

Con quanta chiarezza la logica, le origini dati e le limitazioni di un sistema di intelligenza artificiale sono documentate e comprensibili.

Approcci di formazione che consentono a un modello di continuare ad apprendere dai nuovi dati senza dimenticare le conoscenze precedenti.

Uno spostamento nel tempo dei dati di input del mondo reale che può ridurre le prestazioni del modello.