Нейросетевые модели не ‘умирают’ в том же смысле, что и живые существа. Они не стареют или болеют. Однако, со временем их эффективность может снижаться по нескольким причинам.
Во-первых, данные, на которых они были обучены, могут устареть. Мир меняется, а с ним меняются и паттерны в данных. Модель, которая отлично работала раньше, может начать давать неверные результаты, если ее не переобучить на новых данных.
Во-вторых, архитектура модели или алгоритм обучения могут быть недостаточно совершенными для решения новой задачи или обработки новых типов данных. В таких случаях модель может быть модернизирована или перестроена с нуля.
В-третьих, ресурсы, необходимые для работы модели (вычислительная мощность, память), могут стать недоступны или слишком дорогими. В этом случае модель может быть заменена на более компактную или эффективную.
Нейросетевые модели не ‘умирают’ в том же смысле, что и живые существа. Они не стареют или болеют. Однако, со временем их эффективность может снижаться по нескольким причинам.
Во-первых, данные, на которых они были обучены, могут устареть. Мир меняется, а с ним меняются и паттерны в данных. Модель, которая отлично работала раньше, может начать давать неверные результаты, если ее не переобучить на новых данных.
Во-вторых, архитектура модели или алгоритм обучения могут быть недостаточно совершенными для решения новой задачи или обработки новых типов данных. В таких случаях модель может быть модернизирована или перестроена с нуля.
В-третьих, ресурсы, необходимые для работы модели (вычислительная мощность, память), могут стать недоступны или слишком дорогими. В этом случае модель может быть заменена на более компактную или эффективную.