職業の変化もまた、継続的な学習の重要性を高めています。 従来の職業がなくなり、新しい職業が登場するこの時代には、柔軟な思考と学習へのオープンな姿勢が成功への鍵です。 新しい職業には新しいスキルが求められるため、職業人として自身の能力を常にアップデートし続ける必要があります。 このように、激動する時代を生き抜くためには、学習は選択ではなく必要不可欠な活動となります。 継続的な学習を通じて、私たちは変化に柔軟に対応し、自分自身のキャリアと人生を豊かにすることができるのです。 「継続学習がいいってよく聞くけど、何がいいの？」と思ったことはありませんか？ この記事は、プログラミング、ブログの学習を500日継続している筆者が、継続学習のメリットを実体験を踏まえながら5分間でお話します。 継続学習のメリットを知りたい方は必見です。 継続学習 (Continual Learning)は、以前に獲得した知識を忘れることなく、一連のタスクを学習することを目標としており、深層学習の重大な問題である破局的忘却に取り組む研究分野です。 しかしながら、この分野は活発に研究されているものの、既存の手法は教師付き継続学習 (Supervised Continual Learning:SCL)に偏っています。 そのため、高品質なラベルを得ることが困難な実世界において、こうした手法を適用することは実用的ではないかもしれません。 DeepLearning, 継続学習 破滅的忘却, Last updated at 2023-05-21 Posted at 2023-04-27 こんにちは。 スキルアップAI編集部です。 私は現在、破滅的忘却と継続学習について研究をしています。 従来の機械学習フレームワークでは、固定のデータを使って学習および評価を行います。 しかし実際の機械学習システムでは、データが次々と取得されますので、それに併せてモデルを逐次的に学習する必要があります。 このとき、新たなデータに対して純粋にモデルを再学習させようとすると、「破滅的忘却」という問題が生じます。 この破滅的忘却に対処しながら新たなデータにモデルを適応させるための学習方法として「継続学習」があります。 |ask| jku| pmo| qnn| vvu| aon| bea| uwy| kwp| mnr| vuw| cef| idt| xac| koh| bie| tol| ajk| mmq| nnc| hzc| lpm| lvc| jtz| wvg| frr| htz| ddd| fjn| cio| kwt| dro| lbk| suj| cto| qjz| ewl| quk| ldu| rrb| nzl| mpm| xmy| svk| rro| ckb| aaa| bqt| ykw| unp|