I klassiskt handledt lärande tar en inlärningsalgoritm en fast träningsdata från flera klasser för att bygga en klassificerare. I detta dokument föreslår vi att man studerar ett nytt problem, nämligen att bygga upp ett inlärningssystem som lär sig kumulativt. Allteftersom tiden går ser och lär sig systemet allt fler dataklasser och blir mer och mer kunnigt. Vi tror att detta liknar mänskligt lärande. Vi människor lär oss kontinuerligt, behåller den lärda kunskapen, identifierar och lär oss nya saker, och uppdaterar den befintliga kunskapen med nya erfarenheter. Med tiden samlar vi mer och mer kunskap. Ett inlärningssystem bör kunna göra detsamma. Som algoritmiskt lärande mognar, är det dags att ta itu med detta kumulativa maskininlärning (eller helt enkelt kumulativ inlärning) problem, vilket är en typ av livslångt maskininlärning problem. Det innebär två stora utmaningar. För det första måste systemet kunna detektera data från osedda klasser i testsetet. Klassiskt övervakat lärande förutsätter dock att alla klasser i test är kända eller ses vid träningen. För det andra måste systemet selektivt kunna uppdatera sina modeller när en ny dataklass anländer utan att omskola hela systemet med hjälp av hela tidigare och nuvarande utbildningsdata. I detta dokument föreslås ett nytt tillvägagångssätt och system för att ta itu med dessa utmaningar. Experimentella resultat på två dataset med lärande från 2 klasser till upp till 100 klasser visar att det föreslagna tillvägagångssättet är mycket lovande både när det gäller klassificeringsnoggrannhet och beräkningseffektivitet.
Kumulativt lärande utforskas i form av LML som bygger en klassificering för att klassificera alla tidigare och nya klasser genom att uppdatera den gamla klassificeraren REF.
Learning Cumulatively to Become More Knowledgeable
{'venue': "KDD '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}