継続的学習

破滅的干渉とは、新しい学習が以前に獲得した知識を妨げるニューラルネットワークの課題を指します。

Elastic Weight Consolidationは、ニューラルネットワークが新しいタスクを学習する際に古い知識を保持するのに役立ちます。

独立増分は、AIにおいてモデルが新しいデータから学習しながらも以前の知識に影響を与えない方法です。

オンライン適応は、再トレーニングなしで新しいデータや環境の変化に基づいてAIモデルをリアルタイムで調整することを指します。