# O que é Continual Learning?

É a capacidade da inteligência artificial de se manter constantemente atualizada sem esquecer informações antigas enquanto aprende novas informações.

## Definição
Normalmente, os modelos de inteligência artificial congelam o seu conhecimento assim que são treinados. O aprendizado contínuo permite que o modelo se atualize à medida que encontra novos dados em um ambiente ativo, sem excluir ou misturar dados antigos. Isto é semelhante à forma como as pessoas continuam a aprender ao longo da vida depois de se formarem na escola.

## Como funciona
Embora o sistema integre novos dados recebidos no conjunto de informações existentes, ele utiliza mecanismos de controle especiais que evitam que informações antigas sejam sobrescritas.

## Onde é usado
É utilizado em sistemas de previsão de mercado, motores de recomendação que mudam de acordo com as preferências do usuário e robôs que trabalham em condições ambientais em constante mudança.

## Costuma ser confundido com
Pode ser confundido com ajuste fino, mas o ajuste fino geralmente é uma atualização única, enquanto o aprendizado contínuo é um processo contínuo.

## Perguntas frequentes
**Por que o modelo esquece informações antigas?**
Se novos dados substituirem dados antigos, a inteligência artificial “esquece” o que aprendeu antes, ou ocorre uma situação chamada “esquecimento catastrófico”.

**Este método é válido para todos os modelos?**
Não, requer uma arquitetura especial e fluxo de dados constante.


## Termos relacionados
- [Continuous Learning](/pt/dictionary/continuous-learning/)
- [Machine Learning](/pt/dictionary/machine-learning/)

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Fonte: TreScout Glossário · https://trescout.com/pt/dictionary/continual-learning/