Cosa significa "Formazione Continua"?

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Il training continuo è il processo di aggiornamento regolare di un modello di machine learning con nuovi dati. Questo significa che invece di allenare un modello solo una volta, esso impara da nuove informazioni nel tempo. Questo aiuta il modello a rimanere aggiornato e a migliorare le sue prestazioni.

Quando i modelli vengono addestrati continuamente, possono adattarsi ai cambiamenti nei pattern dei dati. Ad esempio, se un modello di sicurezza della rete viene aggiornato con nuovi tipi di minacce, diventa più bravo a riconoscerle e rispondere a quelle minacce.

Questo metodo non solo migliora l'accuratezza del modello, ma aiuta anche a ridurre problemi come gli attacchi avversari, dove qualcuno cerca di ingannare il modello facendolo sbagliare. Allenando regolarmente il modello, questi attacchi diventano meno efficaci.

In generale, il training continuo è una pratica importante per mantenere i modelli di machine learning efficaci e affidabili nelle applicazioni reali.