La première tendance identifiée est l'apprentissage continu, qui s'attaque au défi d'enseigner de nouvelles informations aux modèles d'IA sans compromettre les connaissances existantes. Ce problème, connu sous le nom d'"oubli catastrophique", a traditionnellement été résolu en réentraînant les modèles avec une combinaison d'anciennes et de nouvelles données. Cependant, cette approche est souvent coûteuse, chronophage et complexe, ce qui la rend inaccessible à de nombreuses organisations.
VentureBeat anticipe des avancées dans l'apprentissage continu qui permettront des méthodes plus efficaces et accessibles pour la mise à jour des modèles d'IA. Cela permettrait aux entreprises d'adapter plus facilement leurs systèmes d'IA à l'évolution des données et aux besoins changeants de l'entreprise.
Le rapport souligne que l'accent se déplace vers l'ingénierie des systèmes autour des modèles d'IA, plutôt que de se concentrer uniquement sur l'intelligence brute des modèles eux-mêmes. Les trois autres tendances n'étaient pas incluses dans le document source.
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