Deep Evolution – Evolução contínua do Deep Reflection

No post de hoje, continuarei apresentando o conceito do 𝗗𝗲𝗲𝗽 𝗥𝗲𝗳𝗹𝗲𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻, desenvolvido por nós, abordando suas 𝗲𝘅𝗽𝗿𝗲𝘀𝘀õ𝗲𝘀 𝗱𝗶𝗴𝗶𝘁𝗮𝗶𝘀 e, desta vez, explorando o aprendizado contínuo, que chamamos de 𝗗𝗲𝗲𝗽 𝗘𝘃𝗼𝗹𝘂𝘁𝗶𝗼𝗻.

O aprendizado contínuo no conceito do 𝗗𝗲𝗲𝗽 𝗥𝗲𝗳𝗹𝗲𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻 ou 𝗗𝗲𝗲𝗽 𝗘𝘃𝗼𝗹𝘂𝘁𝗶𝗼𝗻, permite que o 𝗦𝗟𝗠 (𝗦𝗺𝗮𝗹𝗹 𝗟𝗮𝗻𝗴𝘂𝗮𝗴𝗲 𝗠𝗼𝗱𝗲𝗹) evolua constantemente, incorporando novas 𝗲𝘅𝗽𝗿𝗲𝘀𝘀õ𝗲𝘀 𝗱𝗶𝗴𝗶𝘁𝗮𝗶𝘀 à medida que se tornam disponíveis. Esse processo garante que o modelo permaneça atualizado, relevante e alinhado com os pensamentos, ideias e conhecimentos do indivíduo ao longo do tempo.

O primeiro passo do processo é a coleta de novas 𝗲𝘅𝗽𝗿𝗲𝘀𝘀õ𝗲𝘀 𝗱𝗶𝗴𝗶𝘁𝗮𝗶𝘀 geradas pela pessoa, como vídeos, textos, áudios e outras. Essas expressões são analisadas e processadas para serem integradas ao conjunto de dados existente, enriquecendo o 𝗿𝗲𝗳𝗹𝗲𝘅𝗼 𝗱𝗶𝗴𝗶𝘁𝗮𝗹 de maneira contínua e dinâmica.

Em seguida, aplica-se o 𝗮𝗽𝗿𝗲𝗻𝗱𝗶𝘇𝗮𝗱𝗼 𝗶𝗻𝗰𝗿𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁𝗮𝗹 (𝗶𝗻𝗰𝗿𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁𝗮𝗹 𝗹𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴). Esse método permite adicionar novos dados ao modelo pré-existente sem a necessidade de um treinamento completo do zero. O 𝗳𝗶𝗻𝗲-𝘁𝘂𝗻𝗶𝗻𝗴 é realizado de forma incremental, ajustando os parâmetros do modelo para integrar as novas informações, enquanto preserva o conhecimento previamente adquirido.

Por fim, o modelo pode ser atualizado de forma periódica ou sob demanda, dependendo das necessidades específicas. Com isso, o 𝗗𝗲𝗲𝗽 𝗥𝗲𝗳𝗹𝗲𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻 se torna uma ferramenta em constante evolução, garantindo que o 𝗿𝗲𝗳𝗹𝗲𝘅𝗼 𝗱𝗶𝗴𝗶𝘁𝗮𝗹 esteja sempre adaptado às novas expressões e mudanças nos pensamentos do indivíduo ou do grupo representado.