什么是增量学习（Incremental Learning）？

增量学习（Incremental Learning）是一种机器学习方法，它使模型能够在不遗忘先前学得知识的情况下，持续地学习新数据或新任务。这种方法允许系统以在线或流式方式逐步更新，从而适应动态环境，避免灾难性遗忘（catastrophic forgetting），同时提升学习效率和资源利用率。

在AI产品开发的实际落地中，增量学习被广泛应用于需要实时响应和持续优化的场景，例如推荐系统能够基于用户新行为即时调整推荐策略，欺诈检测系统可以快速学习新出现的欺诈模式，以及自适应界面能够根据用户习惯动态更新。这种技术显著降低了模型重新训练的成本，支持产品在长期部署中保持高性能和用户满意度。