# ¿Qué es Continual Learning?

Es la capacidad de la inteligencia artificial de mantenerse actualizado constantemente sin olvidar información antigua mientras aprende nueva información.

## Definición
Normalmente, los modelos de inteligencia artificial congelan sus conocimientos nada más ser entrenados. El aprendizaje continuo permite que el modelo se actualice a medida que encuentra nuevos datos en un entorno real, sin eliminar ni mezclar datos antiguos. Esto es similar a cómo las personas continúan aprendiendo durante toda la vida después de graduarse de la escuela.

## Cómo funciona
Si bien el sistema integra nuevos datos entrantes en el conjunto de información existente, utiliza mecanismos de control especiales que evitan que se sobrescriba la información antigua.

## Dónde se usa
Se utiliza en sistemas de previsión de mercado, motores de recomendación que cambian según las preferencias del usuario y robots que trabajan en condiciones ambientales en constante cambio.

## Suele confundirse con
Se puede confundir con el ajuste, pero el ajuste suele ser una actualización única, mientras que el aprendizaje continuo es un proceso continuo.

## Preguntas frecuentes
**¿Por qué el modelo olvida información antigua?**
Si los datos nuevos sobrescriben los antiguos, la inteligencia artificial "olvida" lo que ha aprendido antes, o se produce una situación llamada "olvido catastrófico".

**¿Este método es válido para todos los modelos?**
No, requiere una arquitectura especial y un flujo de datos constante.


## Términos relacionados
- [Continuous Learning](/es/dictionary/continuous-learning/)
- [Machine Learning](/es/dictionary/machine-learning/)

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Fuente: TreScout Glosario · https://trescout.com/es/dictionary/continual-learning/