Inteligência artificial esquece sim!

Vou te explicar como:

As redes neurais são uma das ferramentas mais poderosas para aprendizado de máquina, mas elas também podem ser suscetíveis a sobrecarga de dados, especialmente quando trabalhando com grandes volumes de dados. Uma forma de lidar com esse problema é a implementação de estruturas de esquecimento de dados intencional.

Em Python, existem algumas bibliotecas bacaninhas, como o Keras, que possui módulos de esquecimento de dados incorporados. Esses módulos permitem que o modelo "esqueça" dados antigos ao longo do treinamento, o que pode ajudar a evitar a sobrecarga e melhorar a precisão do modelo.

É possível implementar essas estruturas de esquecimento de forma personalizada utilizando algumas técnicas, como o uso de variáveis temporais para controlar quais dados são mantidos e quais são descartados durante o treinamento.
A implementação de estruturas de esquecimento de dados intencional pode ser uma técnica valiosa para melhorar a precisão e evitar o sobreajuste em modelos de redes neurais.

Se você é um programador ou cientista de dados, considere incluir essa técnica em seus próximos projetos. 😉

Deixo aqui um exemplo de como fazer isso em Python usando o Keras. Aqui uma rede neural simples com duas camadas densas.
criei uma instância earlystopping e passei isso como um argumento para o método "fit" do modelo, o earlystopping vai monitorar a perda de validação e parar o treinamento quando não houver melhoria.

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.callbacks import EarlyStopping

model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=2)
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_val, y_val), callbacks=[early_stopping])