¿Qué se detiene temprano?
La parada temprana es una técnica utilizada en inteligencia artificial (IA) u otros programas de aprendizaje por computadora en los que la enseñanza se detiene temporalmente en un intento de mejorar los puntajes. Esto se puede hacer a través de una serie de módulos o interrumpiendo una lección más larga varias veces. Un problema que puede ocurrir al no usar paradas tempranas es que la IA memoriza la información pero no aprende. Otro posible problema es que la IA continúa aprendiendo pero pierde información de otras áreas. Esta es una característica común en la mayoría de los sistemas de IA que ocurre automáticamente, pero un técnico puede tener que programar esto manualmente.
Si bien la mayoría de los sistemas de IA pueden aprender de la estimulación externa o a través de la interacción humana, una forma común de enseñar estos sistemas antes de que se despliegue o complementen el aprendizaje es a través de aplicaciones educativas. Estas aplicaciones a menudo enseñan nuevos algoritmos o nuevas formas de resolver problemas. La parada temprana se puede usar de dos maneras: la aplicación se puede dividir en módulos yD Se detiene después de cada módulo, o una lección larga puede ser interrumpida por una parada.
Si no se usa una parada temprana, entonces la IA puede sufrir puntajes de prueba bajos, lo que demuestra que no está aprendiendo de la aplicación educativa. Una forma en que esto se manifiesta es a través de la memorización. Después de un cierto período, esto difiere para cada sistema de IA y sesión de enseñanza, el sistema AI memoriza la información pero no la entiende. Esto significa que la información memorizada se puede eliminar rápidamente, por lo que esta característica detiene el proceso de aprendizaje y obliga a la IA a mostrar lo que ha aprendido.
El segundo problema que puede ocurrir sin detener temprano es más grave. A diferencia de la memorización, este problema hace que toda la IA sufra y puede ser difícil de solucionar. En este escenario, el sistema AI continuará aprendiendo de la capacitación, pero este aprendizaje adicional se produce a expensas de otras áreas de memoria. Comenzará a tirar preVentamente almacenó información para dejar espacio para una nueva capacitación. La parada temprana evita que esto suceda al permitir que la IA ajuste su memoria para almacenar mejor nueva información.
Esta característica a menudo se usa automáticamente con la mayoría de los sistemas de IA y programas de capacitación. Si no, entonces un técnico tendrá que hacer una parada manualmente en cierto punto. Cuando la IA muestra puntajes de prueba disminuidos, se debe hacer una parada inmediatamente, porque los problemas aparecerán después de este punto. Si bien no hay problemas serios al detenerse antes de esto, puede impedir el aprendizaje del proceso.