永不停止学习(NEL)系统是一种非常高级的计算机系统,它随着时间的推移不断学习,从而更好地解决一个或多个特定任务。在过去的几十年里,人们提出了不同的无穷学习方法,并在人工智能、机器学习、自然语言处理(NLP)和自然语言理解(NLU)等领域得到了应用。NEL方法的结果越来越频繁地成功,从而鼓励我们解决如何构建可以利用NEL原理的计算机系统的问题。此外,在大型预训练语言模型中,用于描述可以持续学习的系统和模型的各种不同的名称(永不停止学习,持续学习,终身学习等),以及在自监督学习和多任务学习(与NEL原则密切相关)方面的新成就,使有关NEL的教程变得相关。https://megagon.ai/nel_tutorial/在本教程中,我们将探索永不停止学习(NEL)的思想和原则,在文献中可以找到的不同方法(和变体),与传统机器学习方法(如半监督学习,强化学习等)的异同和应用。要探讨的另一个有趣方面是如何遵循NEL方法制定问题。因此,我们还将展示如何以NEL的方式对问题进行建模,并帮助观众熟悉这些方法。