Компании необходимо, чтобы её базовая модель оставалась актуальной за счёт регулярного включения новых данных посредством непрерывного обучения. Какой подход к обучению соответствует этому требованию?

Непрерывное предварительное обучение (Continuous Pre-training) — это подход, при котором базовая модель постоянно обновляется новыми данными, что позволяет ей оставаться актуальной и адаптироваться к изменяющимся условиям. Это соответствует требованию компании о регулярном включении новых данных. Пакетное обучение (Batch Learning) предполагает обучение модели на фиксированном наборе данных за один раз, без непрерывного обновления. Статическое обучение (Static Learning) означает, что модель обучается один раз и не обновляется. Скрытое обучение (Latent Learning) относится к обучению, которое происходит без явного подкрепления или демонстрации, и не описывает процесс обновления модели.