Odborné vysvětlení: Průběžné učení je přístup v umělé inteligenci, který umožňuje modelům průběžně se učit z nových dat bez zapomínání dříve naučených informací. Využívá techniky jako elastické váhové konsolidace, generativní replay a dynamickou architekturu sítí. Cílem je vytvořit AI systémy, které se mohou adaptovat na nové úkoly a informace bez nutnosti kompletního přetrénování, čímž se řeší problém katastrofického zapomínání.
Vysvětlení pro laiky: Průběžné učení je jako schopnost počítače neustále se učit nové věci, aniž by zapomněl to, co už umí. Představte si, že byste měli pomocníka, který se naučil vařit italská jídla, a když ho pak učíte vařit čínská jídla, nezapomene, jak připravovat ta italská. Takto může umělá inteligence postupně rozšiřovat své znalosti a dovednosti, podobně jako se lidé učí celý život.
Continual Learning is an approach in artificial intelligence that allows models to continuously learn from new data without forgetting previously learned information. It uses techniques such as elastic weight consolidation, generative replay, and dynamic network architecture. The goal is to create AI systems that can adapt to new tasks and information without the need for complete retraining, thus addressing the problem of catastrophic forgetting.
