Apprentissage continu

L'apprentissage continu, également connu sous le nom d'apprentissage incrémentiel ou apprentissage tout au long de la vie, désigne les méthodes d'entraînement de modèles qui apprennent de manière séquentielle plusieurs tâches tout en conservant les connaissances acquises lors des tâches précédentes. Cette approche implique de valider le modèle avec des identifiants de tâche (task-ids) pendant l'entraînement sur de nouvelles tâches, sans accéder aux données des anciennes tâches. L'apprentissage continu vise à améliorer l'adaptabilité du modèle dans des environnements dynamiques et présente une valeur d'application importante, notamment dans des scénarios où les données évoluent constamment.