Qu'est-ce que l'arrêt anticipé?

L'arrêt précoce est une technique utilisée en intelligence artificielle (IA) ou à d'autres programmes d'apprentissage informatique dans lesquels l'enseignement s'arrête temporairement dans le but d'améliorer les scores.Cela peut être fait soit par une série de modules, soit en interrompant une leçon plus longue plusieurs fois.Un problème qui peut survenir en ne faisant pas d'utiliser un arrêt précoce est que l'IA mémorise les informations mais n'apprend pas.Un autre problème possible est que l'IA continue d'apprendre mais perd des informations dans d'autres domaines.Il s'agit d'une caractéristique courante dans la plupart des systèmes d'IA qui se produisent automatiquement, mais un technicien peut avoir à le programmer manuellement.

Alors que la plupart des systèmes d'IA peuvent apprendre de la stimulation extérieure ou par l'interaction humaine, une manière courante d'enseigner ces systèmes avant d'être déployésou pour compléter l'apprentissage, c'est par des applications éducatives.Ces applications enseignent souvent de nouveaux algorithmes ou de nouvelles façons de résoudre des problèmes.L'arrêt précoce peut être utilisé de deux manières: l'application peut être divisée en modules et il s'arrête après chaque module, ou une longue leçon peut être interrompue par un arrêt.

Si un arrêt précoce n'est pas utilisé, alors l'IA peut subir un test basscores, montrant qu'il n'apprend pas de l'application éducative.Une façon de se manifester par la mémorisation.Après une certaine période mdash;Cela diffère pour chaque système d'IA et session d'enseignement mdash;Le système d'IA mémorise les informations mais ne les comprend pas.Cela signifie que des informations mémorisées peuvent rapidement être abandonnées, donc cette fonctionnalité arrête le processus d'apprentissage et force l'IA à afficher ce qu'elle a appris.

Le deuxième problème qui peut se produire sans arrêt précoce est plus grave.Contrairement à la mémorisation, ce problème fait souffrir toute l'IA et peut être difficile à résoudre.Dans ce scénario, le système d'IA continuera d'apprendre de la formation, mais cet apprentissage supplémentaire se fait au détriment d'autres domaines de mémoire.Il commencera à vider des informations précédemment stockées pour faire de la place pour une nouvelle formation.L'arrêt précoce empêche cela de se produire en permettant à l'IA d'ajuster sa mémoire pour mieux stocker de nouvelles informations.

Cette fonctionnalité est souvent utilisée automatiquement avec la plupart des systèmes d'IA et des programmes de formation.Sinon, un technicien devra exécuter manuellement un arrêt à un certain point.Lorsque l'IA montre une diminution des scores des tests, un arrêt doit être effectué immédiatement, car les problèmes apparaîtront après ce point.Bien qu'il n'y ait aucun problème grave à s'arrêter plus tôt que cela, cela peut entraver l'apprentissage du processus.