Deze tutorial is een waardevolle bijdrage uit onze community en is door DataCamp bewerkt voor duidelijkheid en nauwkeurigheid.
Wil je je eigen expertise delen? We horen graag van je! Stuur je artikelen of ideeën in via ons Community Contribution Formulier.
Machine learning heeft veel succes geboekt bij het accuraat modelleren van zowel eenvoudige als complexe data. Overal liggen kansen voor machine learning, maar het vaste karakter van de meeste benaderingen in de praktijk remt de adoptie van AI af. Daar komt continuous learning om de hoek kijken.
Continuous learning is een machine-learningaanpak waarbij modellen nieuwe data kunnen integreren zonder expliciete hertraining. Het bouwt voort op de fundamenten van traditionele machine learning en speelt in op de dynamische aard van real-world data, waardoor adaptieve modellen ontstaan die de prestaties van machines in de loop van de tijd kunnen verbeteren.
Wat is continuous learning?
Continuous learning, ook wel continuous machine learning (CML) genoemd, is een proces waarbij een model leert van nieuwe datastromen zonder opnieuw te worden getraind.
In tegenstelling tot traditionele benaderingen, waarbij modellen worden getraind op een statische dataset, uitgerold en periodiek hertraind, werken continuous-learningmodellen hun parameters iteratief bij om nieuwe verdelingen in de data te weerspiegelen.
In dit laatste proces verbetert het model zichzelf door te leren van de meest recente iteratie en zijn kennis bij te werken zodra er nieuwe data beschikbaar komt. De levenscyclus van een continuous-learningmodel zorgt ervoor dat modellen relevant blijven dankzij hun inherent dynamische karakter.
Soorten continuous machine learning
Er zijn meerdere benaderingen voor continuous machine learning. Populaire strategieën zijn incremental learning, transfer learning en lifelong learning.
Andere voorbeelden zijn experience replay-methoden en regularisatietechnieken.
Zoals met alles rond data is de keuze voor een aanpak niet zwart-wit. Het hangt af van de data, modelarchitectuur, gewenste prestaties, taakcomplexiteit en beschikbare rekenkracht. Vaak wordt een combinatie van benaderingen toegepast om de leercapaciteiten te vergroten.
Het continuous-learningproces
Continuous learning is een evolutie van traditioneel machine-learningmodelleren. Het omvat daarom veel van dezelfde modelleerprincipes: pre-processing, modelselectie, hyperparametertuning, training, deployment en monitoring.
Twee extra stappen zijn vereist in het continuous-learningproces: data rehearsal en de implementatie van een continuous-learningstrategie. Deze stappen zorgen ervoor dat het model efficiënt leert van stromen nieuwe data, passend bij de toepassing en context van de datataak.
Figuur 1: Stroomschema van het continuous-learningproces voor machine learning
Voordelen van continuous learning
Continuous learning kan nuttig zijn voor alle soorten dataprojecten: descriptief, diagnostisch, voorspellend en prescriptief. Het is vooral belangrijk in gevallen met snel veranderende data. Voordelen ten opzichte van een traditionele machine-learningaanpak zijn onder meer:
- Generaliseerbaarheid. Continuous learning maakt het model robuuster en nauwkeuriger wanneer het met nieuwe data te maken krijgt.
- Behoud van informatie. Met een continuous-learningstrategie houdt het model rekening met eerder opgedane kennis uit vorige iteraties, waardoor het in de loop van de tijd informatie kan accumuleren.
- Aanpassingsvermogen. Een model met continuous learning past zich aan nieuwe kennis aan – zoals concept drift en nieuwe trends – en heeft daardoor op de lange termijn grotere voorspellende capaciteiten.
Beperkingen van continuous learning
Een continuous-learningaanpak is niet zonder beperkingen. Deze moeten worden afgewogen voordat je voor zo'n aanpak kiest, afhankelijk van de aard en de verwachte uitkomst van de taak.
Vanuit operationeel oogpunt is een uitdaging:
- Kosten. Continuous-learningbenaderingen zijn effectief, maar vaak ook rekenkundig complexer dan traditionele methoden, omdat het model zich voortdurend moet aanpassen aan nieuwe data. Die complexiteit vertaalt zich vaak in hogere kosten, omdat er meer data, mensen en compute nodig zijn.
Vanuit modelleerperspectief zijn enkele nadelen:
- Modelbeheer. Telkens wanneer de parameters van een model worden bijgewerkt op basis van nieuwe data, ontstaat er feitelijk een nieuw model. Een continuous-learningaanpak kan dus veel modellen genereren, wat het lastiger maakt om de best presterende te identificeren.
- Data drift. Opdat een continuous-learningaanpak de moeite waard is, moeten we een groot volume aan nieuwe data verwerken. Zo'n model loopt echter het risico voorspellend vermogen te verliezen als de featureverdeling abrupt verandert. Lees meer over data drift in een apart artikel.
Hoewel kosten niet eenvoudig te omzeilen zijn, kunnen modelgerelateerde uitdagingen worden verzacht met de juiste methodologie en menselijke interventie. Praktijken zoals modelversiebeheer, monitoring en evaluatie zijn cruciaal om modelprestaties te volgen. Daarnaast is menselijke tussenkomst belangrijk om bovenstaande praktijken te borgen en om afwegingen te maken over de data, zoals de frequentie en omvang van updates.
Toepassingen van continuous learning
Gezien de extra kosten en complexiteit is deze aanpak het meest geschikt voor toepassingen met een voortdurende stroom nieuwe data. Dat betekent dat de omgeving van de datataak voortdurend in ontwikkeling moet zijn.
Huidige toepassingen van continuous learning zijn onder andere:
- Computer vision. De dynamische aard van beeldgestuurde data maakt continuous-learningbenaderingen populair voor het trainen van algoritmen om visuele informatie te herkennen en te classificeren. Ze worden vaak ingezet bij gezichtsherkenning en imagingtechnologie.
- Cybersecurity. Continuous-learningbenaderingen worden toegepast om voortdurende monitoring in IT-beveiligingsinfrastructuren te waarborgen. Ze zijn essentieel bij het detecteren van phishing, netwerkinbraak en spam, naast andere beveiligingsactiviteiten.
- Gezondheidszorg. Door de veranderlijke aard van ziekten worden continuous-learningbenaderingen in diverse zorgdomeinen gebruikt om diagnostische workflows rond ziekteherkenning te verbeteren. Specialismen zoals oncologie en radiologie zijn early adopters in het verkennen van continuous-learning-AI voor dit doel.
- Robotica. Continuous learning wordt ingezet om de aanpasbaarheid en prestaties van robots in verschillende omgevingen te verbeteren, zodat ze hun acties kunnen optimaliseren onder veranderende omstandigheden op basis van eerdere en nieuwe ervaringen.
De toekomst van continuous learning
De opkomst van digitalisering door technologische vooruitgang, ongekende datageneratie en verschuivende sociaaleconomische mindset betekent dat continuous learning in de toekomst breder zal worden toegepast. De algoritmen die verschillende toepassingen modelleren, moeten namelijk flexibel genoeg zijn om de groeiende datastroom in elk levensdomein, elke dag, bij te benen.
Van huidige toepassingen zoals computer vision tot toekomstige zoals smart city-management: continuous learning kan de uitkomsten die we van kunstmatige intelligentie mogen verwachten ingrijpend veranderen en machine-intelligentie naar een hoger niveau tillen.
Om continuous-learningstrategieën effectief te implementeren, is het cruciaal om inherente uitdagingen te overwinnen, zoals rekenkosten, complex modelbeheer en risico's rond data drift. Voor wie wil leren hoe je machine-learningmodellen effectief ontwikkelt en beheert voor productie en inzicht wil krijgen in hoe je ze voortdurend verbetert, mis dan niet de kans om je in te schrijven voor DataCamps Developing Machine Learning Models for Production with an MLOps Mindset Course. Deze cursus rust je uit met de kennis en vaardigheden om machine-learningmodellen te ontwerpen die production-ready zijn en zich kunnen aanpassen aan evoluerende datalandschappen.
