Felaket unutma, sinir ağlarında ve derin öğrenme sistemlerinde gözlemlenen, yeni bilgilerin öğrenilmesinin daha önce edinilmiş bilgilerin ani veya ciddi şekilde kaybolmasına yol açtığı bir olgudur. Bu sınırlama, esas olarak birden fazla görev üzerinde ardışık eğitimi sırasında ortaya çıkar: ağ, yeni görevi optimize etmek için parametrelerini ayarlar ve önceki görevlerdeki performansını kaybeder. Felaket unutma, insan öğrenmesinden farklı olarak, yapay zekanın bilgileri biriktirmekte zorlandığını gösterir. Bu, sürekli öğrenme ve uyarlanabilir yapay zeka için temel bir zorluktur.
Kullanım alanları ve örnekler
Felaket unutma, modellerin durağan olmayan veri akışları üzerinde güncellenmesi, yeni alanlara uyarlanması veya çoklu görevler üzerinde eğitilmesi sırasında ortaya çıkar. Örneğin, farklı dilleri tanımak üzere eğitilen bir sesli asistan, yeni bir dil öğrenirken önceki dilleri unutabilir. Öneri veya dolandırıcılık tespit sistemleri de değişen davranışlar karşısında bu olgudan etkilenebilir.
Başlıca yazılım araçları, kütüphaneler ve frameworkler
PyTorch ve TensorFlow gibi frameworkler, Avalanche, Continuum ve sequoia gibi özel kütüphanelerle birlikte felaket unutmayı azaltmaya yönelik stratejileri denemeyi sağlar. Bu araçlar, Elastic Weight Consolidation (EWC), Learning without Forgetting (LwF) veya hafıza tabanlı düzenleme gibi tekniklerin uygulanmasını kolaylaştırır.
Güncel gelişmeler ve eğilimler
Güncel araştırmalar, insan beyninden ilham alan gerçekten sürekli öğrenmeye olanak tanıyan mimarilere odaklanıyor. Harici hafıza, dinamik düzenleme ve aktarım öğrenmesini birleştiren hibrit yöntemler öne çıkıyor. Temel modellerdeki ilerlemeler ve modüler yaklaşımlar, gerçek ve karmaşık ortamlarda felaket unutmanın sınırlandırılması için yeni perspektifler sunuyor.