Học tập liên tục là gì? Sự định nghĩa | AI Understanding

Định nghĩa

Các phương pháp đào tạo cho phép mô hình tiếp tục học hỏi từ dữ liệu mới mà không quên kiến thức trước đó.

Điều khoản liên quan

Các tensor khóa và giá trị được lưu trữ từ các mã thông báo trước đó cho phép bộ chuyển đổi tạo mã thông báo mới mà không cần tính toán lại sự chú ý trong quá khứ.

Khái quát hóa

Mô hình hoạt động tốt như thế nào trên dữ liệu mới, chưa được nhìn thấy bên ngoài tập huấn luyện.

Hạn chế kiến thức

Thời điểm mới nhất được phản ánh trong dữ liệu huấn luyện của mô hình.

Học không giám sát

Các mẫu học tập từ dữ liệu chưa được gắn nhãn mà không có kết quả đầu ra mục tiêu rõ ràng.

Học tập không bắn

Giải quyết các nhiệm vụ không có ví dụ cụ thể bằng cách dựa vào kiến thức chung có sẵn.

Tăng cường dữ liệu

Các kỹ thuật tạo ra các ví dụ đào tạo đã được sửa đổi để cải thiện việc khái quát hóa mô hình.

Tìm hiểu thêm trong hướng dẫn miễn phí của chúng tôi

Deep Learning Reinforcement Learning Machine Learning Basics Supervised Learning

Xem thêm

Context Window Convolutional Neural Network (CNN)Computer Vision Cross-Entropy Loss Compute CLIP Data Drift Classifier

Duyệt qua Bảng thuật ngữ AI đầy đủ Khám phá tất cả hướng dẫn AI miễn phí