Непрерывное обучение в машинном интеллекте представляет собой подход к разработке адаптивных систем, которые могут обучаться на новых данных без необходимости полной переподготовки модели. Этот метод включает в себя алгоритмы инкрементального обучения, а также механизмы защиты от катастрофического забывания. Кроме того, он позволяет нейронным сетям динамически адаптироваться к изменениям в информационных контекстах.