O que significa "Aprendizado Incremental de Instância"?
Índice
O aprendizado incremental de instância é uma forma de programas de computador aprenderem com novas informações assim que elas aparecem, sem precisar voltar e olhar todos os dados antigos de novo. Esse método é útil em situações onde os dados estão sempre mudando, tipo na detecção de fraudes.
Como Funciona
Em vez de coletar e armazenar um monte de dados antigos, o aprendizado incremental de instância foca em processar cada novo dado na hora. Isso ajuda o programa a se adaptar rapidamente às mudanças e mantém o uso da memória baixo. Mas, a maioria desses sistemas assume que consegue obter rótulos ou respostas para os novos dados na hora, o que na verdade nem sempre rola na vida real.
Desafios
Um dos maiores problemas com o aprendizado incremental de instância é que, às vezes, os rótulos para novos dados demoram. Em casos como a detecção de fraudes, isso significa que o sistema pode não ter sempre as respostas certas quando precisa aprender. Por causa disso, outros métodos de aprendizado que olham para lotes de dados de uma vez são mais usados.
Principais Pontos
- O aprendizado incremental de instância permite que programas aprendam enquanto processam novas informações.
- É eficiente porque não precisa guardar dados antigos.
- A suposição de rótulos imediatos pode limitar sua eficácia em aplicações do dia a dia.
- Métodos de aprendizado em lote podem ter um desempenho melhor quando os rótulos não estão disponíveis na hora.