apprentissage incrémentiel non supervisé

L'apprentissage incrémental non supervisé est une approche d'apprentissage automatique conçue pour gérer l'émergence continue de nouvelles données de classe sans nécessiter d'étiquetage, permettant au modèle de développer dynamiquement ses capacités de classification. Cette méthode réalise un apprentissage auto-adaptatif des représentations de caractéristiques pour les nouvelles classes, ce qui améliore considérablement la praticité et les performances de généralisation du modèle dans des domaines tels que la vision par ordinateur. Son objectif principal est de garantir l'évolution continue du modèle, en maintenant une haute précision de reconnaissance même face à des classes inconnues, ce qui présente une valeur d'application importante.