{"id":25264,"date":"2024-08-07T02:00:37","date_gmt":"2024-08-07T02:00:37","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=25264"},"modified":"2024-08-07T02:00:37","modified_gmt":"2024-08-07T02:00:37","slug":"el-kaist-desarrolla-una-tecnologia-de-inteligencia-artificial-que-se-adapta-a-los-cambios-de-los-usuarios","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=25264","title":{"rendered":"El KAIST desarrolla una tecnolog\u00eda de inteligencia artificial que se adapta a los cambios de los usuarios"},"content":{"rendered":"
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Los investigadores del Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnolog\u00eda de Corea\u00a0(KAIST<\/a>) han desarrollado una tecnolog\u00eda que permite al aprendizaje continuo de inteligencia artificial adaptarse a los diversos cambios de datos, al tiempo que aprende nuevos conocimientos sin olvidar los conocimientos existentes.<\/p>\n

\"Esquema
Diagrama del concepto operativo de la metodolog\u00eda de incitaci\u00f3n adaptativa desarrollada por el KAIST.<\/figcaption><\/figure>\n

Recientemente, los m\u00e9todos basados \u200b\u200ben indicaciones se han vuelto populares en el aprendizaje continuo para reducir los costos de capacitaci\u00f3n. El conocimiento especializado para cada tarea se almacena en indicaciones y el conocimiento pasado se utiliza eficazmente agregando indicaciones apropiadas a los datos de entrada y transmiti\u00e9ndolos a la red neuronal profunda.<\/p>\n

A diferencia de los enfoques existentes, la nueva tecnolog\u00eda de aprendizaje continuo basada en indicaciones adaptativas puede adaptarse a diversos grados de cambio entre tareas. Si la tarea que est\u00e1 aprendiendo actualmente es similar a una tarea aprendida anteriormente, se acumula el conocimiento adicional en la instrucci\u00f3n asignada a esa tarea sin crear una nueva instrucci\u00f3n.<\/p>\n

En otras palabras, se cre\u00f3 un nuevo mensaje para hacerse cargo solo cuando se ingresaba una tarea completamente nueva, y el equipo de investigaci\u00f3n verific\u00f3 si la agrupaci\u00f3n era apropiada cada vez que se ingresaba una nueva tarea para mantener el estado de agrupaci\u00f3n \u00f3ptimo.<\/p>\n

Validaci\u00f3n de la metodolog\u00eda<\/h2>\n

El equipo de investigaci\u00f3n valid\u00f3 la metodolog\u00eda utilizando datos del mundo real con distintos grados de variaci\u00f3n entre tareas para problemas de clasificaci\u00f3n de im\u00e1genes. Como resultado, en comparaci\u00f3n con la metodolog\u00eda de aprendizaje continuo basada en indicaciones existente, el equipo de investigaci\u00f3n logr\u00f3 una mejora de la precisi\u00f3n de hasta un 14% en un entorno donde el grado de cambio entre tareas siempre es grande, y una mejora de la precisi\u00f3n de hasta un 8% en un entorno donde el cambio entre tareas puede ser grande o peque\u00f1o.<\/p>\n

Adem\u00e1s, se confirm\u00f3 que el n\u00famero de grupos mantenidos por el m\u00e9todo propuesto es casi igual al n\u00famero de grupos de tareas similares reales. El coste de realizar una agrupaci\u00f3n en cl\u00fasteres online es muy peque\u00f1o, por lo que se puede aplicar f\u00e1cilmente a grandes cantidades de datos.<\/p>\n

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Los investigadores del Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnolog\u00eda de Corea\u00a0(KAIST) han desarrollado una tecnolog\u00eda que permite al aprendizaje continuo de inteligencia artificial adaptarse a los diversos cambios de datos, al tiempo que aprende nuevos conocimientos sin olvidar los conocimientos existentes. Diagrama del concepto operativo de la metodolog\u00eda de incitaci\u00f3n adaptativa desarrollada por el KAIST. … Sigue leyendo El KAIST desarrolla una tecnolog\u00eda de inteligencia artificial que se adapta a los cambios de los usuarios<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-25264","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-casadomo-com"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/25264","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=25264"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/25264\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=25264"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=25264"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=25264"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}