Renate, uma biblioteca Python de código aberto para reciclagem automática de modelos

Hoje anunciamos a disponibilidade geral da Renate, uma biblioteca Python de código aberto para reciclagem automática de modelos. A biblioteca implementa algoritmos de aprendizado contínuo para treinar redes neurais profundas de forma incremental quando novos dados são disponibilizados.

As aplicações de machine learning exigem a atualização dos modelos à medida que novos lotes de dados se tornam disponíveis. Treinar repetidamente modelos de redes neurais profundas do zero é caro, e ajustá-los apenas com os novos dados levará a um fenômeno chamado “esquecimento catastrófico”. Isso significa que o modelo terá um bom desempenho com dados mais recentes, mas o desempenho diminuirá com os dados mais antigos. A Renate fornece algoritmos que aliviam o problema do esquecimento catastrófico e ajudam a automatizar o processo de reciclagem. 

Com a Renate, os usuários realizam experimentos de aprendizado contínuo em pequena escala em sua máquina local ou executam grandes trabalhos de aprendizado contínuo usando o Amazon SageMaker. A Renate também suporta o ajuste imediato de hiperparâmetros de última geração, graças às integrações com o SyneTune.

Para saber mais sobre a biblioteca, confira nosso Blog. Para começar a usar a Renate, você pode consultar os seguintes recursos:

• Repositório do GitHub
• Documentação oficial
• Exemplo de uso da Renate