Инкрементное обучение

Пошаговое обучение (Incremental learning) - в информатике, инкрементное обучение - это метод машинного обучения , в котором входные данные постоянно используются для расширения знаний существующей модели, т.е. для дальнейшего обучения модели. Он представляет собой динамический метод обучения с учителем и обучения без учителя , который можно применять, когда данные обучения постепенно становятся доступными с течением времени или их размер выходит за пределы системной памяти. Алгоритмы, которые могут облегчить инкрементное обучение, известны как алгоритмы инкрементального машинного обучения.

Многие традиционные алгоритмы машинного обучения изначально поддерживают инкрементное обучение. Другие алгоритмы могут быть адаптированы для облегчения постепенного обучения. Примеры инкрементальных алгоритмов включают деревья решений (IDE4, ID5R), правила принятия решений , искусственные нейронные сети (RBF-сети , Learn ++, Fuzzy ARTMAP, TopoART и IGNG) или инкрементного SVM .

Целью инкрементального обучения является адаптация модели обучения к новым данным, не забывая при этом свои существующие знания, а не переобучение модели. Некоторые учащиеся с инкрементным обучением имеют встроенный некоторый параметр или предположение, которые контролируют актуальность старых данных, в то время как другие, называемые стабильными алгоритмами инкрементного машинного обучения, изучают представления данных обучения, которые даже частично не забываются с течением времени. Fuzzy ART и TopoART - два примера этого второго подхода.

Инкрементные алгоритмы часто применяются к потокам данных или большим данным, решая проблемы с доступностью данных и нехваткой ресурсов соответственно. Прогнозирование рыночных тенденций и профилирование пользователей - это некоторые примеры потоков данных, в которых новые данные становятся постоянно доступными. Применение инкрементального обучения к большим данным направлено на ускорение классификации или прогнозирования.

Источник

SEB24. Библиотека лучших практик в области проектирования, оптимизации и развития организационных систем