A empresa precisa que seu modelo de base seja mantido atualizado, incorporando regularmente novos dados por meio de treinamento contínuo. Qual abordagem de treinamento atende a esse requisito?

Pré-treinamento contínuo é a abordagem correta porque permite que o modelo de base seja atualizado regularmente com novos dados, mantendo-o relevante e preciso ao longo do tempo. Isso é essencial para cenários onde a distribuição dos dados muda constantemente. Aprendizagem em lote (Batch learning) envolve treinar o modelo uma única vez com um conjunto de dados fixo e não incorpora novos dados continuamente. Treinamento estático é sinônimo de aprendizagem em lote, referindo-se a um modelo que não é atualizado após o treinamento inicial. Treinamento latente não é um termo padrão na aprendizagem de máquina para descrever um método de atualização contínua de modelos.