Как вы, наверное, помните, одним из главных улучшений релиза 5.5 IoT платформы AggreGate стало машинное обучение, что предоставило возможность специалистам по обработке данных анализировать потоки временных рядов и большие массивы данных для извлечения необходимых знаний.
А совсем недавно мы добавили несколько алгоритмов, которые позволяют создавать обучаемые модули с возможностью дообучения.
Такие обучаемые модули обладают двумя важными возможностями. Первая – это возможность обучаться на данных, которые слишком велики, чтобы поместиться в оперативную память. Вторая - это возможность дообучаться на новых данных, которые не были доступны на момент первоначального обучения.
Другими словами, обучаемый модуль можно обучить на имеющихся данных, начать его использование для предсказаний, а по мере поступления новых обучающих данных провести дообучение, что позволит улучшить качество последующих предсказаний.
Важно отметить, что обучаемый модуль в данном случае не обучается заново с нуля, а именно дообучается, модифицируя своё имеющееся состояние с учётом новых обучающих данных. Преимущество такого подхода в том, что на дообучение тратится значительно меньше времени, чем требовалось бы для повторного обучения с нуля.