Apa yang lebih awal berhenti?

Perhentian awal adalah teknik yang digunakan dalam kecerdasan buatan (AI) atau program pembelajaran komputer lainnya di mana pengajaran sementara berhenti dalam upaya untuk meningkatkan skor.Ini dapat dilakukan baik melalui serangkaian modul atau dengan mengganggu pelajaran yang lebih lama beberapa kali.Salah satu masalah yang dapat terjadi dari tidak menggunakan penghentian awal adalah bahwa AI menghafal informasi tetapi tidak belajar.Masalah lain yang mungkin adalah bahwa AI terus belajar tetapi kehilangan informasi dari bidang lain.Ini adalah fitur umum di sebagian besar sistem AI yang terjadi secara otomatis, tetapi seorang teknisi mungkin harus memprogram ini secara manual.

Sementara sebagian besar sistem AI dapat belajar dari stimulasi luar atau melalui interaksi manusia, cara umum mengajar sistem ini sebelum mereka digunakanatau untuk menambah pembelajaran adalah melalui aplikasi pendidikan.Aplikasi ini sering mengajarkan algoritma baru atau cara baru untuk menyelesaikan masalah.Perhentian awal dapat digunakan dalam dua cara: Aplikasi dapat dibagi menjadi modul dan berhenti setelah setiap modul, atau pelajaran yang lama dapat terganggu oleh pemberhentian.

Jika penghentian awal tidak digunakan, maka AI dapat mengalami tes rendah yang rendahskor, menunjukkan itu tidak belajar dari aplikasi pendidikan.Salah satu cara manifes ini adalah melalui menghafal.Setelah periode tertentu mdash;Ini berbeda untuk setiap sistem AI dan sesi pengajaran mdash;Sistem AI menghafal informasi tetapi tidak memahaminya.Ini berarti informasi yang dihafal dapat dengan cepat dibatalkan, sehingga fitur ini menghentikan proses pembelajaran dan memaksa AI untuk menampilkan apa yang telah dipelajari.

Masalah kedua yang dapat terjadi tanpa penghentian awal lebih serius.Tidak seperti menghafal, masalah ini menyebabkan seluruh AI menderita dan mungkin sulit untuk diperbaiki.Dalam skenario ini, sistem AI akan terus belajar dari pelatihan, tetapi pembelajaran ekstra ini datang dengan mengorbankan area memori lainnya.Ini akan mulai membuang informasi yang disimpan sebelumnya untuk memberi ruang bagi pelatihan baru.Perhentian awal menjaga hal ini terjadi dengan memungkinkan AI untuk menyesuaikan ingatannya untuk menyimpan informasi baru dengan lebih baik.

Fitur ini sering secara otomatis digunakan dengan sebagian besar sistem AI dan program pelatihan.Jika tidak, maka seorang teknisi harus melakukan berhenti secara manual pada titik tertentu.Ketika AI menunjukkan penurunan nilai tes, berhenti harus dilakukan segera, karena masalah akan muncul setelah titik ini.Meskipun tidak ada masalah serius dengan berhenti lebih awal dari ini, itu dapat menghambat pembelajaran prosesnya.