Publicado en: Dec 19, 2022
Hoy anunciamos la disponibilidad general de Renate, una biblioteca de Python de código abierto para el reentrenamiento automático de modelos. La biblioteca implementa algoritmos de aprendizaje continuo para entrenar redes neuronales profundas de forma incremental cuando hay nuevos datos disponibles.
Las aplicaciones de machine learning requieren la actualización de los modelos a medida que hay nuevos lotes de datos disponibles. Entrenar repetidamente los modelos de redes neuronales profundas desde cero es costoso, y ajustarlos únicamente con los nuevos datos provocará un fenómeno llamado “olvido catastrófico”. Esto significa que el rendimiento del modelo será óptimo en los datos más recientes, pero se reducirá en los datos más antiguos. Renate proporciona algoritmos que mitigan el problema del olvido catastrófico y ayudan a automatizar el proceso de reentrenamiento.
Con Renate, los usuarios realizan experimentos de aprendizaje continuo a pequeña escala en un equipo local o ejecutan grandes trabajos de aprendizaje continuo con Amazon SageMaker. Renate también admite el ajuste de hiperparámetros de última generación desde el primer momento, gracias a las integraciones con SyneTune.
Para obtener más información sobre la biblioteca, consulte nuestro blog. Para empezar con Renate, puede consultar los siguientes recursos: