什麼是持續學習？徹底改變機器學習和適應性
Posted: Tue Dec 03, 2024 8:27 am
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機器學習在準確建模簡單和複雜數據方面取得了巨大成功。機器學習帶來的機會無所不在，但大多數實際方法的固定性質是人工智慧採用的緩慢因素。這就是持續學習的用武之地。
持續學習是一種機器學習方法，使模型能夠整合新資料而無需顯式再訓練。它以傳統的機器學習基礎為基礎，以解決現實世界資料的動態本質的方式，創建可隨著時間的推移提高機器性能的適應性模型。
什麼是持續學習？
持續學習，也稱為連續機器學習 (CML)，是模型 喬治亞州電話號碼列表 從新資料流學習而無需重新訓練的過程。
與傳統方法相反，傳統方法是在靜態資料集上訓練模型、部署模型並定期重新訓練，連續學習模型會迭代更新其參數以反映資料中的新分佈。
在後一個過程中，模型透過從最新迭代中學習並在新資料可用時更新其知識來改進自身。持續學習模型生命週期使模型因其固有的動態品質而能夠隨著時間的推移保持相關性。
持續機器學習的類型
有多種連續機器學習建模方法。流行的策略包括增量學習、遷移學習和終身學習。
其他例子包括經驗重播方法和正則化技術。
與所有數據一樣，方法的選擇也不是非黑即白的。相反，它取決於資料、模型架構、所需的效能、任務複雜性和可用的運算資源。通常，會採用多種方法的組合來增強學習能力。
持續學習過程
持續學習是傳統機器學習建模的演進。因此，它涉及許多相同的建模原理：預處理、模型選擇、超參數調整、訓練、部署和監控。
持續學習過程中還需要兩個額外步驟：資料演練和持續學習策略的實施。這些步驟用於確保模型根據資料任務的應用程式和上下文有效地從新資料流中學習。
圖 1：機器學習的持續學習流程流程圖
持續學習的優勢
持續學習對於所有類型的資料項目都很有用：描述性、診斷性、預測性和規範性。這在涉及快速變化的數據的情況下尤其重要。與傳統機器學習方法相比，優點包括：
概括。持續學習使模型在面對新數據時更加穩健和準確。
資訊的保留。透過採用持續學習策略，該模型考慮了過去迭代中獲得的先前知識，使其能夠隨著時間的推移累積資訊。
適應性。採用持續學習的模型可以適應新知識（例如概念漂移和新趨勢），從而從長遠來看具有更強的預測能力。
持續學習的局限性
持續學習方法並非沒有限制。在根據手頭任務的性質和預期結果選擇此類方法之前，應考慮這些因素。
從操作的角度來看，挑戰是：
成本。持續學習方法雖然有效，但在計算上往往比傳統方法更複雜，因為模型需要不斷適應新資料。這種複雜性通常會轉化為更高的經濟成本，因為它需要更多的數據、人力和運算資源。
從建模的角度來看，一些缺點是：
模型管理。每當模型的參數根據新資料更新時，就會形成一個新模型。因此，持續學習方法可能會產生大量模型，從而使識別最佳效能模型變得複雜。
數據漂移。為了使持續學習方法有價值，我們必須處理大量新數據。然而，如果特徵分佈突然變化，這樣的模型就有可能失去預測能力。在另一篇文章中了解有關數據漂移的更多資訊。
雖然成本不是一個容易規避的限制，但透過採用適當的方法和人工幹預可以減輕與建模相關的挑戰。模型版本控制、監控和評估等實踐是追蹤模型效能的關鍵。此外，人為幹預對於執行上述實踐以及對數據做出臨時選擇（例如更新的頻率和大小）非常重要。
持續學習的應用
考慮到持續學習會產生額外的成本和複雜性，這種方法最適合涉及持續的新資料流的應用程式。這意味著數據任務的環境必須不斷發展。
目前持續學習的應用包括：
電腦視覺。影像驅動資料的動態特性使得持續學習方法在識別和分類視覺資訊的訓練演算法中很受歡迎。這些經常應用於臉部辨識和成像技術。
網路安全。實施持續學習方法以確保 IT 安全基礎架構的持續監控。它們是偵測網路釣魚、網路入侵和垃圾郵件以及其他安全相關操作的關鍵。
衛生保健。由於疾病本質的不斷演變，持續學習方法被應用於各個醫療保健領域，以增強圍繞疾病診斷的診斷工作流程。腫瘤學和放射學等專業是探索持續學習人工智慧的先驅。
機器人技術。持續學習被用來增強機器人在不同環境中的適應性和性能，使它們能夠根據過去和新的經驗在不斷變化的條件下優化自己的行動。
持續學習的未來
由於技術進步、前所未有的數據生成和社會經濟思維轉變而出現的數位化意味著持續學習在未來將得到更廣泛的採用。這是因為用於對不同應用程式進行建模的演算法需要具有足夠的適應性，以滿足生活各個領域每天不斷增長的資料流。
從目前的電腦視覺等應用到智慧城市管理等可能的應用，持續學習有可能徹底改變我們對人工智慧的預期結果，將機器智慧提升到新的水平。
為了有效實施持續學習策略，克服計算成本、模型管理複雜性以及與資料漂移相關的風險等固有挑戰至關重要。對於那些熱衷於掌握有效開發和管理生產機器學習模型的藝術並希望深入了解如何隨著時間的推移不斷改進它們的人，請不要錯過參加 DataCamp 的開發生產機器學習模型的機會MLOps 心態課程。本課程將為您提供設計可投入生產並適應不斷變化的資料環境的機器學習模型所需的知識和技能。
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機器學習在準確建模簡單和複雜數據方面取得了巨大成功。機器學習帶來的機會無所不在，但大多數實際方法的固定性質是人工智慧採用的緩慢因素。這就是持續學習的用武之地。
持續學習是一種機器學習方法，使模型能夠整合新資料而無需顯式再訓練。它以傳統的機器學習基礎為基礎，以解決現實世界資料的動態本質的方式，創建可隨著時間的推移提高機器性能的適應性模型。
什麼是持續學習？
持續學習，也稱為連續機器學習 (CML)，是模型 喬治亞州電話號碼列表 從新資料流學習而無需重新訓練的過程。
與傳統方法相反，傳統方法是在靜態資料集上訓練模型、部署模型並定期重新訓練，連續學習模型會迭代更新其參數以反映資料中的新分佈。
在後一個過程中，模型透過從最新迭代中學習並在新資料可用時更新其知識來改進自身。持續學習模型生命週期使模型因其固有的動態品質而能夠隨著時間的推移保持相關性。
持續機器學習的類型
有多種連續機器學習建模方法。流行的策略包括增量學習、遷移學習和終身學習。
其他例子包括經驗重播方法和正則化技術。
與所有數據一樣，方法的選擇也不是非黑即白的。相反，它取決於資料、模型架構、所需的效能、任務複雜性和可用的運算資源。通常，會採用多種方法的組合來增強學習能力。
持續學習過程
持續學習是傳統機器學習建模的演進。因此，它涉及許多相同的建模原理：預處理、模型選擇、超參數調整、訓練、部署和監控。
持續學習過程中還需要兩個額外步驟：資料演練和持續學習策略的實施。這些步驟用於確保模型根據資料任務的應用程式和上下文有效地從新資料流中學習。
圖 1：機器學習的持續學習流程流程圖
持續學習的優勢
持續學習對於所有類型的資料項目都很有用：描述性、診斷性、預測性和規範性。這在涉及快速變化的數據的情況下尤其重要。與傳統機器學習方法相比，優點包括：
概括。持續學習使模型在面對新數據時更加穩健和準確。
資訊的保留。透過採用持續學習策略，該模型考慮了過去迭代中獲得的先前知識，使其能夠隨著時間的推移累積資訊。
適應性。採用持續學習的模型可以適應新知識（例如概念漂移和新趨勢），從而從長遠來看具有更強的預測能力。
持續學習的局限性
持續學習方法並非沒有限制。在根據手頭任務的性質和預期結果選擇此類方法之前，應考慮這些因素。
從操作的角度來看，挑戰是：
成本。持續學習方法雖然有效，但在計算上往往比傳統方法更複雜，因為模型需要不斷適應新資料。這種複雜性通常會轉化為更高的經濟成本，因為它需要更多的數據、人力和運算資源。
從建模的角度來看，一些缺點是：
模型管理。每當模型的參數根據新資料更新時，就會形成一個新模型。因此，持續學習方法可能會產生大量模型，從而使識別最佳效能模型變得複雜。
數據漂移。為了使持續學習方法有價值，我們必須處理大量新數據。然而，如果特徵分佈突然變化，這樣的模型就有可能失去預測能力。在另一篇文章中了解有關數據漂移的更多資訊。
雖然成本不是一個容易規避的限制，但透過採用適當的方法和人工幹預可以減輕與建模相關的挑戰。模型版本控制、監控和評估等實踐是追蹤模型效能的關鍵。此外，人為幹預對於執行上述實踐以及對數據做出臨時選擇（例如更新的頻率和大小）非常重要。
持續學習的應用
考慮到持續學習會產生額外的成本和複雜性，這種方法最適合涉及持續的新資料流的應用程式。這意味著數據任務的環境必須不斷發展。
目前持續學習的應用包括：
電腦視覺。影像驅動資料的動態特性使得持續學習方法在識別和分類視覺資訊的訓練演算法中很受歡迎。這些經常應用於臉部辨識和成像技術。
網路安全。實施持續學習方法以確保 IT 安全基礎架構的持續監控。它們是偵測網路釣魚、網路入侵和垃圾郵件以及其他安全相關操作的關鍵。
衛生保健。由於疾病本質的不斷演變，持續學習方法被應用於各個醫療保健領域，以增強圍繞疾病診斷的診斷工作流程。腫瘤學和放射學等專業是探索持續學習人工智慧的先驅。
機器人技術。持續學習被用來增強機器人在不同環境中的適應性和性能，使它們能夠根據過去和新的經驗在不斷變化的條件下優化自己的行動。
持續學習的未來
由於技術進步、前所未有的數據生成和社會經濟思維轉變而出現的數位化意味著持續學習在未來將得到更廣泛的採用。這是因為用於對不同應用程式進行建模的演算法需要具有足夠的適應性，以滿足生活各個領域每天不斷增長的資料流。
從目前的電腦視覺等應用到智慧城市管理等可能的應用，持續學習有可能徹底改變我們對人工智慧的預期結果，將機器智慧提升到新的水平。
為了有效實施持續學習策略，克服計算成本、模型管理複雜性以及與資料漂移相關的風險等固有挑戰至關重要。對於那些熱衷於掌握有效開發和管理生產機器學習模型的藝術並希望深入了解如何隨著時間的推移不斷改進它們的人，請不要錯過參加 DataCamp 的開發生產機器學習模型的機會MLOps 心態課程。本課程將為您提供設計可投入生產並適應不斷變化的資料環境的機器學習模型所需的知識和技能。