Was bedeutet "Klassen-incrementell"?

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Klassen-incrementelles Lernen ist eine Methode, bei der Computer neue Infos lernen, ohne das, was sie schon wissen, zu vergessen. Stell dir vor, ein Computer kann verschiedene Geräusche erkennen. Wenn er ein neues Geräusch hört, will er lernen, es zu erkennen, während er sich immer noch an die Geräusche erinnert, die er vorher gelernt hat.

Bei dieser Art des Lernens wird der Computer mit einer kleinen Anzahl von Beispielen für jedes neue Geräusch trainiert. Während er neue Geräusche lernt, nutzt er spezielle Merkmale, die Prototypen genannt werden, um Geräusche besser zu kategorisieren. Diese Prototypen fungieren wie Bezugspunkte, die die Fähigkeit des Computers verbessern, verschiedene Geräusche auseinanderzuhalten.

Ein interessanter Aspekt des klassen-incrementellen Lernens ist die Idee der Wiederholung. In der echten Welt begegnen wir oft vertrauten Geräuschen immer wieder. Klassen-incrementelles Lernen berücksichtigt diese wiederholten Geräusche als Teil des Lernprozesses. Das hilft dem Computer, sein Wissen zu verfeinern und besser abzuschneiden.

Insgesamt geht es beim klassen-incrementellen Lernen darum, den Computern zu helfen, sich an neue Informationen anzupassen, während sie ihr vergangenes Wissen bewahren. So werden sie im Laufe der Zeit besser darin, Geräusche zu erkennen.