Estudio y comparación de algoritmos de aprendizaje incremental de clases
Consultable a partir de
2027-06-01
Fecha
2022Director
Versión
Acceso embargado 5 años / 5 urteko bahitura
Tipo
Trabajo Fin de Grado/Gradu Amaierako Lana
Impacto
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nodoi-noplumx
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Resumen
El aprendizaje continuo, en aprendizaje automático, es la habilidad del modelo de aprender nuevas tareas, clases y/o nuevas distribuciones de los datos sin olvidar los conceptos aprendidos anteriormente. Debido a la naturaleza del entrenamiento de los modelos de aprendizaje automático, basado en gradientes, se da un fenómeno conocido como olvido catastrófico, es decir, el modelo tiende a olvidar ...
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El aprendizaje continuo, en aprendizaje automático, es la habilidad del modelo de aprender nuevas tareas, clases y/o nuevas distribuciones de los datos sin olvidar los conceptos aprendidos anteriormente. Debido a la naturaleza del entrenamiento de los modelos de aprendizaje automático, basado en gradientes, se da un fenómeno conocido como olvido catastrófico, es decir, el modelo tiende a olvidar abruptamente información previamente aprendida al adaptarse a nueva información. En este trabajo se realizará un estudio y comparación de los algoritmos del estado del arte de aprendizaje continuo en situaciones de llegada incremental de clases. [--]
Continual learning, in the machine learning field, is the ability of the model to learn new tasks, classes and/or new data distributions without forgetting previously learned concepts. Due to the nature of the training of machine learning models, based on gradients, a phenomenon known as catastrophic forgetting occurs, i.e., the model tends to abruptly forget previously learned information when a ...
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Continual learning, in the machine learning field, is the ability of the model to learn new tasks, classes and/or new data distributions without forgetting previously learned concepts. Due to the nature of the training of machine learning models, based on gradients, a phenomenon known as catastrophic forgetting occurs, i.e., the model tends to abruptly forget previously learned information when adapting to new information. In this work, we will carry out a study and comparison of the state-of-the-art algorithms in continual learning in situations of class incremental learning. [--]
Materias
Inteligencia artificial,
Aprendizaje automático,
Aprendizaje profundo,
Olvido catastrófico,
Aprendizaje continuo,
Aprendizaje incremental de clases,
Artificial intelligence,
Machine learning,
Deep learning,
Catastrophic forgetting,
Continual learning,
Class incremental learning
Titulación
Graduado o Graduada en Ciencia de Datos por la Universidad Pública de Navarra /
Datu Zientzietan Graduatua Nafarroako Unibertsitate Publikoan
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