- 小さなロボットが庭を歩き回り、植物に水をやる
- 初めにデータを収集してロボットを訓練・テスト
- 環境の変化に適応するために新しいデータを追加する必要性
- 新しいデータを追加してモデルを再トレーニングすることはコストがかかる
- 新しいサンプルでモデルを微調整することもリスクがある
- 代替手段として、継続的学習を使用
- 継続的学習ではモデルの安定性と柔軟性のバランスを見つける
- 継続的学習はAIモデルの最も難しいボトルネックの1つを解決
- 継続的学習方法の改善の余地がある
- 応用分野がリスト化されている
継続的学習は、将来に向けてより持続可能なアプローチを可能にするかもしれない。
継続的学習の領域にはまだ改善の余地があります。
元記事: https://towardsdatascience.com/ai-models-have-expiry-date-9a6e2c9c0a9f