Préformation continue

Le préentraînement continu est une méthode d'apprentissage continu qui consiste à mettre constamment à jour les paramètres du modèle pour s'adapter aux nouvelles données et tâches, dans le but d'améliorer la capacité de généralisation du modèle et son adaptabilité en temps réel. Cette approche présente des avantages considérables dans les environnements dynamiques, en améliorant efficacement les performances du modèle, en réduisant la dépendance aux grandes quantités de données étiquetées, et en augmentant la praticité et la flexibilité du modèle.