Хотите повысить эффективность моделей машинного обучения? Узнайте, как метод выборочного forgetting и мнемонические коды помогут адаптироваться к новым данным! В мире машинного обучения условия работы постоянно меняются, и именно способность модели адаптироваться к ним определяет её эффективность. Одна из самых интересных стратегий адаптации — это selective forgetting, или выборочное забывание, которое помогает моделям освобождаться от устаревших данных без потери актуальных знаний. Наш анализ начнем с обзора основополагающих концепций и методов selective forgetting в среде PyTorch...