Odborné vysvětlení: Kontinuální učení je přístup v strojovém učení, kde model se průběžně učí z nových dat bez zapomínání předchozích znalostí. Řeší problém “katastrofického zapomínání”, kdy model při učení nových úloh ztrácí schopnost řešit předchozí úlohy. Využívá techniky jako elastické váhové konsolidace nebo generativní replay pro zachování znalostí.
Vysvětlení pro laiky: Kontinuální učení je jako když se člověk celý život učí nové věci, aniž by zapomínal ty staré. Představte si, že umíte péct koláče a učíte se dělat dorty. Kontinuální učení by znamenalo, že se naučíte dělat dorty, ale nezapomenete, jak se pečou koláče. Počítač s kontinuálním učením se podobně učí nové věci, aniž by “zapomněl” to, co už umí.
Continual Learning is an approach in machine learning where a model continuously learns from new data without forgetting previous knowledge. It addresses the problem of “catastrophic forgetting,” where a model loses the ability to solve previous tasks when learning new ones. It uses techniques such as elastic weight consolidation or generative replay to preserve knowledge.
