L'apprentissage continu en intelligence artificielle (IA) désigne la capacité d'un système d'IA à améliorer ses performances et à acquérir de nouvelles connaissances de manière continue, sans avoir besoin d'être explicitement reprogrammé. Cette approche permet aux modèles d'IA de s'adapter dynamiquement aux nouvelles données et aux changements dans leur environnement.
Dans le contexte de la programmation, l'apprentissage continu est souvent implémenté dans des systèmes de machine learning et de deep learning. Il implique la mise à jour régulière des modèles avec de nouvelles données, permettant ainsi une amélioration constante des prédictions et des performances.
Un exemple pratique d'apprentissage continu pourrait être un système de recommandation d'un site e-commerce :
class RecommendationSystem:
def __init__(self, initial_model):
self.model = initial_model
def recommend(self, user_data):
return self.model.predict(user_data)
def update(self, new_data):
self.model.fit(new_data) # Mise à jour du modèle avec de nouvelles donnéesDans cet exemple, le système peut continuellement améliorer ses recommandations en intégrant les nouvelles interactions des utilisateurs.
L'apprentissage continu est étroitement lié à d'autres concepts en IA tels que l'apprentissage par transfert, l'apprentissage incrémental et l'adaptation en ligne. Il est particulièrement utile dans des domaines où les données évoluent rapidement, comme la détection de fraudes, la prévision de tendances ou la personnalisation de contenu.
