Що є Відсічення знань?

Підходи до навчання, які дозволяють моделі продовжувати навчатися на нових даних, не забуваючи попередні знання.

Навчання меншої моделі імітувати результати більшої моделі.

Методи, які створюють модифіковані навчальні приклади для покращення узагальнення моделі.

Зміна вхідних даних реального світу з часом, що може погіршити продуктивність моделі.

Постійне навчання на предметних даних для адаптації попередньо навченої моделі до конкретного завдання.

Наскільки добре модель працює на нових, невидимих даних за межами навчального набору.