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 séquentiellement un grand nombre de tâches sans oublier les connaissances acquises lors des tâches précédentes. Dans des scénarios où les données ne peuvent pas être réexaminées, cette méthode évalue et valide les performances en fournissant des identifiants de tâches, visant à résoudre le problème du maintien des performances du modèle face à des tâches en constante évolution, ce qui présente une valeur d'application considérable.